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Enregistrement W2156672450 · doi:10.1002/eco.1525

Ecohydrological flow networks in the subsurface

2014· article· en· W2156672450 sur OpenAlexaff
Lawrence E. Band, Jeffrey J. McDonnell, J. M. Duncan, Ana P. Barros, Adrian Bejan, Tim Burt, W. E. Dietrich, R. E. Emanuel, Taehee Hwang, Gabriel G. Katul, Y. Kim, B. L. McGlynn, Brian Miles, Amilcare Porporato, Charles I. Scaife, P. A. Troch

Notice bibliographique

RevueEcohydrology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at Chapel HillUniversity of Arizona
Mots-clésComputer scienceFlow (mathematics)Set (abstract data type)Subsurface flowFunction (biology)Hydrology (agriculture)Component (thermodynamics)Environmental scienceAggregate (composite)Multidisciplinary approachNatural (archaeology)Range (aeronautics)GeologyGroundwaterGeotechnical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Preferential flow in hillslope systems through subsurface networks developed from a range of botanical, faunal and geophysical processes have been observed and inferred for decades and may provide a large component of the bulk transport of water and solutes. However, our dominant paradigm for understanding and modelling hillslope hydrologic processes is still based on the Darcy–Richards matric flow framework, now with a set of additional methods to attempt to reproduce some of the aggregate function of the two‐phase system of network and matrix flow. We call for a community effort to design and implement a set of well planned experiments in different natural and constructed hillslopes, coupled with the development of new theory and methods to explicitly incorporate and couple the co‐evolution of subsurface flow networks as intrinsic components of hydrological, ecological and geomorphic systems. This is a major community challenge that can now benefit from new experimental infrastructure, renewal of older infrastructure and recent advances in sensor systems and computational capacity but will also require a sustained and organized interdisciplinary approach. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations30
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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