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Enregistrement W2309351159 · doi:10.5558/tfc2016-010

Marmot Creek Experimental Watershed Study

2016· article· en· W2309351159 sur OpenAlexaffvenue
R. L. Rothwell, Graham Hillman, John W. Pomeroy

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarmotHydrographStreamflowWatershedClearingClimate changeEnvironmental scienceHydrology (agriculture)SnowmeltSnowPrecipitationStructural basinDrainage basinPhysical geographyGeographyEcologyGeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The origins and results of the scientific experiments in Marmot Creek Experimental Watershed, now the Marmot Creek Research Basin, over more than 50 years are reviewed. Marmot Creek was established to better understand how forest manipulations could be used to manage streamflow hydrographs and was actively manipulated in the 1970s and 1980s. While small forest clearings were shown to increase snow accumulation consistently, the impacts on melt rates depended on clearing size, slope and aspect. As a result, clearing treatments whether through large cutblocks or small clearings had modest impacts on the hydrograph timing and variability and only local impacts on streamflow volume. Changes in climate are primarily manifested as warming which has substantially reduced snowpacks at low elevations. These climate changes have not been evident in hydrograph change and there is no trend to volumes or timing of streamflow over the last 50 years. Overall the basin shows remarkable resiliency to climate and land use change due to its wide range of elevations, slopes, snow environments and sub-surface storage. The basin has become a hydrological process observatory where multi-scale models are developed and evaluated for operation over larger areas. It has served an invaluable role for this and the scientific results from Marmot Creek have supported the development of global climate models and hydrological models that are now applied throughout the world.

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)0,001
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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