MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2085063377 · doi:10.2166/wst.2006.317

Impacts of urbanization on West Nose Creek: a Canadian experience

2006· article· en· W2085063377 sur OpenAlexaboutno aff
Bert van Duin, José Teodoro Silva García

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanizationHydrographStormwaterImpervious surfaceHabitatEnvironmental scienceHydrology (agriculture)STREAMSSurface runoffChannel (broadcasting)Urban streamErosionRelocationGeographyWater resource managementEcologyGeologyEngineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lower reaches of West Nose Creek have been subject to urbanization since the 1970s, leading to channel widening and excessive erosion. This paper discusses what would likely happen if urbanization were allowed to continue in the same manner. Comparisons are presented of the channel width and depth for both the upstream rural and downstream urbanizing reaches. Estimates of the evolution of the creek were generated by linking the dominant discharge to the entire shape and volume of the hydrograph that the creek is subjected to rather than solely considering peak discharges. otential remedial measures and stormwater management philosophies are discussed in relationship to instream flow needs (IFNs) initiatives. IFNs are generally developed by relating the amount of suitable aquatic habitat to the quantity of flow. The emphasis has so far been on IFNs for large river systems. Unfortunately, none of the IFN approaches cover streams that are subject to significant urbanization. In urbanized streams the issue is not as much the impacts due to withdrawals but due to significantly increased runoff rates and volumes generated within the urban areas. Examples are provided how fisheries habitat is impacted by the changed hydrologic regime and changed stream morphology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0110,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWater Science & TechnologyMême sujetHydrology and Sediment Transport ProcessesTravaux en français237 207