Swings in runoff at Polar Bear Pass: an extensive low-gradient wetland, Bathurst Island, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrologic studies in northern landscapes indicate there is a critical need to explore how arctic stream discharge patterns and water budgets may be shifting in response to climate warming. The focus of this study was to: (1) assess the pattern of runoff out of Polar Bear Pass, a low-gradient watershed (75°40′N, 98°30′W), during two contrasting spring/summer seasons: 2012 (warm, early melt) versus 2013 (cool, late melt); (2) quantify the seasonal water budgets; and (3) place these results in the context of other arctic basin studies. The end-of-winter snowpack was quantified using a terrain-based approach. A physically based snowmelt model using local weather station data provided daily melt estimates. Streamflow at the eastern outlet was estimated using the mid-section velocity approach. Snow water equivalent (SWE) was higher in 2013 while snowmelt began and ended earlier in 2012. Stream hydrographs showed a rapid rise in flow driven by meltwater from the northern part of the Pass in 2012. This was followed by a series of secondary peaks, melt contributions from the southern end. In 2013, the largest runoff peaks came from the southern sector. Runoff ratios and water budgets varied between the two years, and runoff in 2013 was similar to High Arctic watersheds in the early 1970s.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».