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Enregistrement W2183481894

SENSITIVITY OF HYDROLOGICAL VARIABLES IN THE ARCTIC WATERSHED, COPPERMINE RIVER, NWT, CANADA DUE TO HYPOTHETICAL CLIMATE CHANGE

2005· article· en· W2183481894 sur OpenAlexaboutno aff
A. G. Bobba, David Milburn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceSurface runoffClimate changeSnowmeltWatershedPrecipitationWater balanceHydrology (agriculture)SnowStreamflowArcticClimatologyDrainage basinGeographyMeteorologyEcologyGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hydrological sensitivities to long-term climate change of the Coppermine River watershed in the Arctic region of Canada were analyzed using a watershed runoff model. This model describes an interdependent tank - cascade model that uses a mass balance coupled with linear reservoir concepts. It is physically based and uses climatological considerations not possible for watersheds. Mean annual and seasonal runoff resulting from a range of hypothetical climate changes were compared and evaluated. Water balance modelling techniques, modified for assessing climate effects, were developed and tested for a watershed using climate change Scenarios from state of the art general circulation models and a series of hypothetical Scenarios. In general, changes in precipitation had a larger effect on changes in runoff than changes in temperature. Changes in precipitation had significant effects on runoff during all seasons. Changes in temperature primarily affected the temporal distribution of runoff throughout the year. The changes in temperature affected the timing of snowmelt and the ratio of rain to snow. The effects of temperature were particularly significant during the spring and summer seasons. On an annual basis, increases in temperature led only to slight decreases in runoff. The effects of an increase in mean annual temperature of 1 o C on annual runoff could be offset by an increase in annual precipitation of 10%. The magnitude of natural climatic variability was large and might mask the effects of long-term climate changes. These results raise the possibility of major environmental and socioeconomic difficulties, and have significant implications for future water resource planning and management.

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)0,002
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations6
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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