MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2155498063 · doi:10.1109/igarss.2004.1370257

Sensitivity assessment of simulated evapotranspiration and groundwater recharge across a shallow water region for diverse land cover and soil properties

2004· article· en· W2155498063 sur OpenAlexaffabout
A. Simic, Richard Fernandes, Shusen Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwater rechargeEvapotranspirationEnvironmental scienceWater balanceHydrology (agriculture)Surface runoffInfiltration (HVAC)AquiferDepression-focused rechargeLand coverGroundwaterGroundwater modelDrainageLand useGeologyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate and land cover changes impact groundwater resources primarily through changes in net surface recharge. Actual evapotranspiration (ET) and the partitioning between runoff and groundwater infiltration govern the change in drainage to the aquifer (recharge supply). We discuss a comprehensive program of in-situ and model based measurement to quantify current and projected changes in recharge within the Oak Ridges Moraine (ORM), in the Greater Toronto Area. Major findings indicate that land use changes may have a considerable effect on the water balance of ORM and that the sensitivity of recharge to vegetation depends on soils. Substantial differences in annual ET estimates are noted between modeled results and those based on average annual potential evapotranspiration (PET) formulations. Further work include the change in recharge to be compared to calibrated recharge values from existing groundwater modeling efforts in the region. Future plans to measure soil water budgets and to extend the modeling effort to include lateral flow processes are discussed.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHydrology and Watershed Management Studies→Travaux en français237 207→