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Enregistrement W2791720622

Comparison of Hydrologic Dynamics in Forested and Agricultural Sub-watersheds of a Large Mixed-use Prairie Watershed

2013· article· en· W2791720622 sur OpenAlexaboutno aff
Halya Petzold, Geneviève Ali

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Water resource managementGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The natural history of the Prairies includes the large-scale human modification of landscape biology and hydrology from first settlement to present. Forested land has been and continues to be lost and runoff is increasingly artificially drained in this intensively managed region. The impact of such modifications on hydrological dynamics has yet to be understood in such a way that measurable landscape alterations (i.e., area of forest lost, hydraulic capacity of artificial surface drains) can be linked to quantifiable alterations in event storm hydrographs or hydrological regimes. Here we focused on a large mixed-used watershed to compare the temporal hydrological dynamics of forested sub-watersheds to those of neighbouring, deforested agricultural sub-watersheds within a similar geologic and pedologic setting. The Catfish Creek Watershed (CCW) drains a 600 km2 area located approximately 90 km north-east of Winnipeg (Manitoba, Canada; see Fig. 1a) and has been extensively impacted by human activities including the continued clearing of forested land for cultivation. It is characterized as a low-relief, agro-forested watershed (~45% forest, ~40% crops, ~10% swamp, ~5% other, see Fig. 1b). Surface runoff is managed in part by a network of artificial drains in both the forested and cultivated portions of this watershed. The lower CCW is naturally-vegetated by parkland forest and swamp. The eastern edge of the upper watershed is also forested and of greater relative relief, while to the west the landscape is dominated by intensive, large-scale agricultural operations on a near-level landscape.

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)0,000
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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