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Climate Change Effects on Hydroecology of Arctic Freshwater Ecosystems

2006· article· en· W2178460273 sur OpenAlexaff
Terry D. Prowse, Frederick J. Wrona, James D. Reist, J. J. Gibson, John E. Hobbie, Lucie Lévesque, Warwick F. Vincent

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensImpactUniversity of VictoriaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental sciencePermafrostArcticSnowmeltLake ecosystemEvapotranspirationEcosystemWater cycleHydrology (agriculture)Arctic vegetationDominance (genetics)MeltwaterClimate changeCryospherePhysical geographyEcologySurface runoffSea iceOceanographyGeologyGlacierGeographyTundra

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In general, the arctic freshwater-terrestrial system will warm more rapidly than the global average, particularly during the autumn and winter season. The decline or loss of many cryospheric components and a shift from a nival to an increasingly pluvial system will produce numerous physical effects on freshwater ecosystems. Of particular note will be reductions in the dominance of the spring freshet and changes in the intensity of river-ice breakup. Increased evaporation/evapotranspiration due to longer ice-free seasons, higher air/water temperatures and greater transpiring vegetation along with increase infiltration because of permafrost thaw will decrease surface water levels and coverage. Loss of ice and permafrost, increased water temperatures and vegetation shifts will alter water chemistry, the general result being an increase in lotic and lentic productivity. Changes in ice and water flow/levels will lead to regime-specific increases and decreases in habitat availability/quality across the circumpolar Arctic.

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)0,000
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations312
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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