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Enregistrement W2105710018 · doi:10.1139/f04-082

Effects of catchment characteristics and disturbances on storage and export of dissolved organic carbon in a boreal headwater stream

2004· article· en· W2105710018 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Graham Hillman, Joseph C. Feng, Cecilia C Feng, Yonghe Wang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolved organic carbonHydrology (agriculture)BeaverDrainage basinEnvironmental scienceDebrisSedimentWetlandSurface runoffFlood mythGeologyEnvironmental chemistryEcologyChemistryOceanographyGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transportation of large amounts of dissolved organic carbon (DOC) down a stream within a 15.51-km 2 catchment in Alberta, Canada, related directly to events, such as high rainfall and beaver (Castor canadensis) dam failures, that created major disturbances. A 2.3-km section of the stream was drastically altered in June 1994 when a flood wave resulting from a breached beaver dam deposited large amounts of debris and sediment within the section. Results from stream DOC-storage analyses, in which a difference method was used, suggest that the organic-debris dams created by the failed dam event served as both sources and sinks for DOC. Discharge and DOC measurements at hydrometric stations located at intervals along the stream indicated that storage of DOC on the catchment was strongly influenced by the presence of wetlands and beaver. In 1994 and 1995, disturbances occurring during periods totalling 17 days and 28 days accounted for 94% (1374 kg·km –2 ) and 84% (204 kg·km –2 ), respectively, of the amount of DOC exported from the catchment. DOC concentrations in the stream were greatest (77.0 mg·L –1 ) near the top of the catchment and decreased progressively downstream to the catchment outlet, where the mean concentration was 23.3 mg·L –1 .

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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