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Enregistrement W2302674151 · doi:10.1080/02626667.2014.967249

On the changes in long-term streamflow regimes in the North American Prairies

2014· article· en· W2302674151 sur OpenAlexaffabout
Eghbal Ehsanzadeh, Garth van der Kamp, Christopher Spence

Notice bibliographique

RevueHydrological Sciences Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamflowPrecipitationEnvironmental scienceClimate changeDrainage basinSurface runoffWetlandHydrology (agriculture)DrainageClimatologyPhysical geographyGeographyGeologyEcologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change/variability accompanied by anthropogenic activities can alter the runoff response of landscapes. In this study we investigate the integrated impacts of precipitation change/variability and landscape changes, specifically wetland drainage practices, on streamflow regimes in wetland-dominated landscapes in the Assiniboine and Saskatchewan River basins of the North American Prairies. Precipitation and streamflow metrics were examined for gradual (trend type) and abrupt (shift type) changes using the modified Mann-Kendall trend test and a Bayesian change point detection methodology. Results of statistical analyses indicate that precipitation metrics did not experience statistically significant increasing or decreasing changes and there was no statistical evidence of streamflow regime change over the study area except for one of the smaller watersheds. The absence of widespread streamflow and precipitation changes suggests that wetland drainage did not lead to detectable changes in streamflow metrics over most of the Canadian portion of the Prairies between 1967 and 2007. Editor Z.W. Kundzewicz Associate editor None assigned

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations38
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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