Notice bibliographique
Résumé
Wetlands have been increasingly identified as important in ameliorating the impacts of stormwater flow.Key to understanding the attributes of wetlands is determining the behaviour of flow through wetlands.This report presents the average flow velocities for two wetland types (scrub-shrub and emergent) found within a natural wetland through the use of dye tracer tests.The study area was divided into wetland segments using the US Fish and Wildlife Service's National Wetland Inventory (NWI) classification scheme and mapped using a Global Positioning System (GPS).During different flow levels, dye was pumped into the headwaters of the wetland.The dye was collected with auto-samplers at several sampling stations located at the transition zones between wetland segments.Results indicate that there is a significant difference in the flow characteristics between scrub-shrub and emergent wetland types.Differences were also found between leaf-on and leaf-off seasons.High data variability was found for samples collected furthest from the dye injection point.The range of velocities observed for scrub-shrub classified segment during the leaf-on season was from 1.11 to 23.08 m/min.For the emergent classified segment, the range of velocities was from 1.54 to 7.68 m/min.Differences in the velocities between the two types of wetlands could be attributed to the sinuosity of the stream channels and the vegetation in the floodplain that is associated with each type of
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».