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Enregistrement W2088727978 · doi:10.1080/02626667.2012.728705

Reference hydrologic networks II. Using reference hydrologic networks to assess climate-driven changes in streamflow

2012· article· en· W2088727978 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHydrological Sciences Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityMcMaster UniversityEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamflowClimate changeVariety (cybernetics)Environmental scienceScale (ratio)Hydrological modellingData collectionEnvironmental resource managementClimatologyHydrology (agriculture)Computer scienceGeographyDrainage basinStatisticsCartographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reference hydrologic networks (RHNs) can play an important role in monitoring for changes in the
\nhydrological regime related to climate variation and change. Currently, the literature concerning hydrological
\nresponse to climate variations is complex and confounded by the combinations of many methods of analysis,
\nwide variations in hydrology, and the inclusion of data series that include changes in land use, storage regulation
\nand water use in addition to those of climate. Three case studies that illustrate a variety of approaches to the
\nanalysis of data from RHNs are presented and used, together with a summary of studies from the literature, to
\ndevelop approaches for the investigation of changes in the hydrological regime at a continental or global scale,
\nparticularly for international comparison. We present recommendations for an analysis framework and the next
\nsteps to advance such an initiative. There is a particular focus on the desirability of establishing standardized
\nprocedures and methodologies for both the creation of new national RHNs and the systematic analysis of data
\nderived from a collection of RHNs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,201 · 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