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Enregistrement W2191205336 · doi:10.3133/ds967

Hydrologic data for the Walker River Basin, Nevada and California, water years 2010–14

2015· article· en· W2191205336 sur OpenAlexfundno aff
Michael T. Pavelko, Erin L. Orozco

Notice bibliographique

RevueData series · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Resources Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésHydrology (agriculture)Geological surveyGroundwaterSurface waterEnvironmental scienceSTREAMSStructural basinWatershedWater qualitySpring (device)GeologyEcologyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Walker Lake is a threatened and federally protected desert terminal lake in western Nevada. To help protect the desert terminal lake and the surrounding watershed, the Bureau of Reclamation and U.S. Geological Survey have been studying the hydrology of the Walker River Basin in Nevada and California since 2004. Hydrologic data collected for this study during water years 2010 through 2014 included groundwater levels, surface-water discharge, water chemistry, and meteorological data. Groundwater levels were measured in wells, and surface-water discharge was measured in streams, canals, and ditches. Water samples for chemical analyses were collected from wells, streams, springs, and Walker Lake. Chemical analyses included determining physical properties; the concentrations of major ions, nutrients, trace metals, dissolved gases, and radionuclides; and ratios of the stable isotopes of hydrogen and oxygen. Walker Lake water properties and meteorological parameters were monitored from a floating platform on the lake. Data collection methods followed established U.S. Geological Survey guidelines, and all data are stored in the National Water Information System database. All of the data are presented in this report and accessible on the internet, except multiple-depth Walker Lake water-chemistry data, which are available only in this report.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,103 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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