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Enregistrement W2183389998 · doi:10.1002/0470848944.hsa119

Subsurface Stormflow

2005· other· en· W2183389998 sur OpenAlexaff
Markus Weiler, Jeffrey J. McDonnell, Ilja van Meerveld, Taro Uchida

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Hydrological Sciences · 2005
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsurface flowSurface runoffHydrology (agriculture)Environmental scienceAntecedent moistureGeologySoil waterTerrainGroundwaterSoil scienceRunoff curve numberGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Subsurface stormflow is a runoff producing mechanism operating in most upland terrains. In a humid environment and steep terrain with conductive soils, subsurface stormflow may be the main mechanism of storm runoff generation. In drier climates and in lowlands with gentler topography, subsurface stormflow may occur only under certain extreme conditions (high antecedent soil moisture), when transient water tables form and induce lateral flow to the channel. While an important contributor to the volume of flow in the stream, subsurface stormflow is also responsible for the transport of labile nutrients into surface water bodies. Since the flow path of water in the subsurface often determines the chemistry of waters discharging into the stream and hence the water quality, characterizing this subsurface flow path and the water's age and origin is important. Subsurface stormflow may also enhance positive pore pressure development in steep terrain and may be responsible for landslide initiation. Thus, subsurface stormflow is of great interest and importance beyond the conventional hydrological literature. This article examines the history of the study of subsurface stormflow processes, reviews theories on the generation of subsurface stormflow, and gives a detailed overview of current research in subsurface flow processes and the implication for future research.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1250,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations116
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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