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Enregistrement W2889114578 · doi:10.1002/ldr.3145

Solute evidence for hydrological connectivity of geographically isolated wetlands

2018· article· en· W2889114578 sur OpenAlexafffund
Josefin Thorslund, Matthew J. Cohen, James W. Jawitz, Georgia Destouni, Irena F. Creed, Mark C. Rains, Pascal Badiou, Jerker Jarsjö

Notice bibliographique

RevueLand Degradation and Development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensDucks Unlimited CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSvenska Forskningsrådet FormasGlobal Institute for Water Security, University of Saskatchewan
Mots-clésSurface runoffWetlandEnvironmental scienceHydrology (agriculture)EvapotranspirationDrainage basinPrecipitationEcologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydrological connectivity describes the water‐mediated transfer of mass, energy, and organisms between landscape elements and is the foundation for understanding how individual elements such as wetlands and streams integrate to support ecosystem services and nature‐based solutions in the landscape. Hydrological connectivity of geographically isolated wetlands (GIWs)—that is, wetlands without persistent surface water connections—is particularly poorly understood. To better understand GIW hydrological connectivity, we use a novel chloride mass‐balance approach to quantify the local runoff generation (defined as precipitation minus evapotranspiration, assuming negligible long‐term water storage) for 260 GIW subcatchments across North America. To evaluate hydrological connectivity, we compare the estimated local runoff from GIW subcatchments with the catchment‐average runoff. These comparisons provide three novel insights regarding the magnitude and variability of GIW hydrological connectivity. First, across 10 study regions, GIW subcatchments generate runoff at 120% of the mean catchment rate, implying they are well‐connected elements of the larger hydrologic landscape. Second, there is substantial heterogeneity in runoff generation among GIW subcatchments, which may enable support for a wide array of ecosystem functions and services. Finally, observed heterogeneity in runoff generation was largely uncorrelated to simple linear geographic predictors, indicating that GIW landscape position cannot reliably predict hydrological connectivity. In stark contrast to a priori legal assumptions that GIWs exhibit low or no hydrological connectivity, our results suggest that GIW subcatchments are active landscape features in runoff generation.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations48
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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