MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2895141889 · doi:10.1111/1752-1688.12690

Groundwaters at Risk: Wetland Loss Changes Sources, Lengthens Pathways, and Decelerates Rejuvenation of Groundwater Resources

2018· article· en· W2895141889 sur OpenAlexafffund
Ali Ameli, Irena F. Creed

Notice bibliographique

RevueJAWRA Journal of the American Water Resources Association · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBaseflowWetlandEnvironmental scienceGroundwaterHydrology (agriculture)Surface waterSubsurface flowAquiferWatershedDrainage basinGeologyStreamflowEcologyEnvironmental engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wetland loss alters the hydrology of wetlandscapes in poorly understood ways. To quantify the effects of wetland loss on subsurface hydrology, a physically based hydrologic model that simulates the timing and pathways of subsurface hydrologic connections was coupled with wetland inventories over a 50‐year period during which substantial wetland loss occurred. The model revealed, based on vertical variations in saturated hydraulic conductivities, wetland loss of different degrees led to a contraction of catchment contributing areas to local surface waters but an expansion of contributing areas to the regional surface water body. This shift in groundwater contributing areas reflected (1) a decrease in baseflow contribution to the local surface water bodies, and (2) an increase in the transit time and length of subsurface hydrologic connections with an associated increase in the magnitude and age of baseflow discharging to the regional surface water body. The model also showed regions with thick permeable aquifers were particularly sensitive to the loss of wetlands. Our ability to predict these changes in hydrology of the watershed provides important support for designing science‐based policies to promote sustainable water resource management.

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 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 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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,450

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations47
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAWRA Journal of the American Water Resources AssociationMême sujetHydrology and Watershed Management StudiesTravaux en français237 207