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Enregistrement W2097895511 · doi:10.1111/j.1752-1688.2007.00072..x

Effects of Watershed Impervious Cover on Dissolved Silica Loading in Storm Flow<sup>1</sup>

2007· article· en· W2097895511 sur OpenAlexaff
Socratis Loucaides, Lawrence B. Cahoon, E. J. Henry

Notice bibliographique

RevueJAWRA Journal of the American Water Resources Association · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensAmerican Water (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésImpervious surfaceSurface runoffEnvironmental scienceWatershedHydrology (agriculture)EcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Dissolved silica (DSi) availability is a factor that affects the composition of algal populations in aquatic ecosystems. DSi cycling is tightly linked to the hydrological cycle, which is affected by human alterations of the landscape. Development activities that increase impervious cover change watershed hydrology and may increase the discharge of DSi‐poor rainwater and decrease the discharge of DSi‐rich ground water into aquatic ecosystems, possibly shifting algal community composition toward less desirable assemblages. In this study, DSi loadings from two adjacent coastal watersheds with different percent impervious cover were compared during four rain and five nonrain events. Loadings in the more impervious watershed contained a significantly larger proportion of surface runoff than base flow (ground‐water discharge) and had lower [DSi] water during rain events than the less impervious watershed. Application of the Soil Conservation Service Curve Number (CN) method showed that the minimum rainfall height necessary to yield runoff was significantly lower for the more impervious watershed, implying that runoff volumes increase with impervious cover as well as the frequency of runoff‐yielding events. Empirical data collected during this study and estimates derived from the CN method suggest that impervious cover may be responsible for both short‐term DSi limitation during rain events as well as long‐term reduction of DSi inputs into aquatic ecosystems.

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations11
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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