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Enregistrement W2894693793 · doi:10.2166/nh.2018.199

Comparison of runoff and river flow in two large northern basins

2018· article· en· W2894693793 sur OpenAlex
Ming‐ko Woo, Robin Thorne, Laura C. Brown

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHydrology research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowmeltSurface runoffTributaryHydrology (agriculture)Drainage basinStreamflowPrecipitationDominance (genetics)SnowEnvironmental scienceDischargeAridGeologyGeographyEcologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The magnitude and timing of water delivery in two large northern basins are analysed to clarify where runoff is generated and how their rivers acquire comparable regimes (or seasonal rhythms) of flow. These two rivers, the Mackenzie in Canada and the Yenisei in Russia, traverse similar latitudes, physiographic provinces, vegetation zones and climatic regions. Within the basins, mountainous terrain and high-precipitation sections usually yield large runoff, but low runoff comes from the plains, low plateaus and areas of aridity. Winter runoff is commonly low and snowmelt is responsible for annual peak runoff in most parts of these basins, though rainfall is a prominent runoff source in southern Yenisei. Many rivers in the drainage networks display a seasonal pattern that suggests the dominance of snowmelt to produce a spring freshet followed by a general decline in summer that diminishes to winter low flows. Regulation of reservoir outflow greatly distorts the natural flow regime. Yet, along the main river downstream of the reservoirs, the influx of tributary discharge can dilute such human influence. To truly understand how water is produced and transferred in large northern rivers, the spatial and temporal complexity of flow-generation mechanisms and storage effects need to be unravelled.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,282 · 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