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Enregistrement W2517930956 · doi:10.1139/cjfas-2015-0486

A regional analysis of the impact of dams on water temperature in medium-size rivers in eastern Canada

2016· article· en· W2517930956 sur OpenAlexafffundvenueabout
Audrey Maheu, André St‐Hilaire, Daniel Caissie, Nassir El‐Jabi, Guillaume Bourque, Daniel Boisclair

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à MontréalUniversité de MonctonUniversity of New BrunswickFisheries and Oceans CanadaInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceSurface runoffHydrology (agriculture)Magnitude (astronomy)Physical geographyAtmospheric sciencesEcologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various studies have helped gain a better understanding of the thermal impacts of dams on a site-specific basis, but very few studies have compared the thermal impacts of varying types of dams within the same region. In this study, we conducted a regional-scale assessment of the impacts of dams on the thermal regime of 13 medium-size rivers in eastern Canada. The objectives of this study were to identify features of the thermal regime of rivers that are predominantly impacted by dams and to compare the impacts associated with different types of regulation (run-of-river, storage, peaking). The thermal regime of regulated and unregulated rivers was characterized using 15 metrics that described the magnitude, frequency, duration, timing, and rate of change of water temperature. Results indicate that storage and peaking dams impounding at least 10% of the median annual runoff generally (i) reduced the magnitude of water temperature variation at seasonal, daily, and subdaily timescales and (ii) increased the monthly mean water temperature in September. This regional assessment offers important insight regarding a generalized pattern of thermal alteration by dams, and this information could be used to guide biological monitoring efforts in regulated rivers.

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)0,000
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations51
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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