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Enregistrement W2886148246 · doi:10.5194/hess-23-2015-2019

A synthesis of three decades of hydrological research at Scotty Creek, NWT, Canada

2019· article· en· W2886148246 sur OpenAlexafffundabout
William L. Quinton, Aaron Berg, Michael Braverman, Olivia Carpino, L. Chasmer, Ryan Connon, James R. Craig, Élise Devoie, Masaki Hayashi, Kristine M. Haynes, David Olefeldt, Alain Pietroniro, Fereidoun Rezanezhad, Robert A. Schincariol, Oliver Sonnentag

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensCenter for Northern StudiesWestern UniversityUniversité de MontréalUniversity of AlbertaUniversity of WaterlooUniversity of CalgaryUniversity of LethbridgeUniversity of GuelphWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPermafrostSubarctic climateHydrology (agriculture)WetlandEnvironmental scienceClimate changePhysical geographyGeologyGeographyEcologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scotty Creek, Northwest Territories (NWT), Canada, has been the focus of hydrological research for nearly three decades. Over this period, field and modelling studies have generated new insights into the thermal and physical mechanisms governing the flux and storage of water in the wetland-dominated regions of discontinuous permafrost that characterises much of the Canadian and circumpolar subarctic. Research at Scotty Creek has coincided with a period of unprecedented climate warming, permafrost thaw, and resulting land cover transformations including the expansion of wetland areas and loss of forests. This paper (1) synthesises field and modelling studies at Scotty Creek, (2) highlights the key insights of these studies on the major water flux and storage processes operating within and between the major land cover types, and (3) provides insights into the rate and pattern of the permafrost-thaw-induced land cover change and how such changes will affect the hydrology and water resources of the study region.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,033
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations56
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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