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Enregistrement W2328901457 · doi:10.2166/nh.2011.127

Landscape and weather controls on fine-scale calcareous fen hydrodynamics

2012· article· en· W2328901457 sur OpenAlexaffabout
Tim P. Duval, J. M. Waddington

Notice bibliographique

RevueHydrology research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatEnvironmental scienceGroundwater rechargeCalcareousGroundwaterHydrology (agriculture)WetlandHydraulic conductivityGeologySoil scienceSoil waterEcologyAquifer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calcareous fens are species-rich peatlands thought to form at discrete alkaline groundwater discharge points. Here the spatial and temporal variability in the peat pore-water hydrodynamics at a fine (plot) scale of three calcareous fens in southern Ontario was investigated over three growing seasons to evaluate the sensitivity of these wetlands to weather fluctuation and landscape position. Only a small area of the fens demonstrated patterns of groundwater upwelling, and positive vertical hydraulic gradients (VHG) were low, peaking at 0.1. Local decreases in saturated hydraulic conductivity generated areas of pore-water over-pressuring in the peat profile through much of the fens. Several areas were subjected to large negative VHG (max = −0.2), causing sustained groundwater recharge. In this study the strength of the connection to the principal source area of water (alkaline stream) determined the pattern and variability of calcareous fen peat hydrodynamics amongst three growing seasons differing markedly in precipitation. The range of pore-water hydrodynamics evident in this study provides evidence for the processes controlling the sensitivity of calcareous fens to climate and land-use change. A conceptual model linking calcareous fen landscape position to weather- and climate-induced hydrodynamic variability is presented to guide management of these biodiverse ecosystems.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,276 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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