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Enregistrement W2137474857 · doi:10.1139/f07-155

Water-yield estimates for critical loadings assessment: comparisons of gauging methods versus an isotopic approach

2008· article· en· W2137474857 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Katrina E. Bennett, J. J. Gibson, Preston McEachern

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSyncrudeEgg Farmers of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Surface runoffGroundwaterWetlandDeposition (geology)Stable isotope ratioWater balanceSurface waterRange (aeronautics)STREAMSEcologyGeologySediment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An isotope mass balance technique is applied to quantify water yield and refine a steady-state critical acid loadings assessment for 49 lakes in hydrologically complex, wetland-rich terrain of northeastern Alberta. The approach uses physical and climatological data combined with site-specific measurements of evaporative isotopic enrichment of 2 H and 18 O in lake water to measure lake residency and ungauged runoff to lakes. Mean water yields to individual lakes across the region over a 3-year period are estimated to range from 5 to 395 mm·year –1 , with a standard deviation of two times the predicted estimates based on interpolation of gauged stream flow from broad-scale watersheds in the area. Comparison of the method with longer-term Water Survey of Canada hydrometric data suggests very similar average water yields for moderate- to large-sized watersheds. However, the isotope-based estimates appear to capture extreme low water yields in flat, disconnected areas and extreme high water yields in other areas thought to be related to stronger connections to regional groundwater flow systems. For aquatic ecosystems of northeastern Alberta, an area expected to be affected by acid deposition from regional oil sands development, continued refinement of the technique is important to accurately assess critical loads for ungauged systems, particularly those in low-yield settings.

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)0,001
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 enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations61
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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