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Enregistrement W2896026088 · doi:10.1002/esp.4527

Variable hillslope‐channel coupling and channel characteristics of forested mountain streams in glaciated landscapes

2018· article· en· W2896026088 sur OpenAlexaff
Marwan A. Hassan, Stephen Bird, David A. Reid, Carles Ferrer‐Boix, Dan Hogan, Francesco Brardinoni, Shawn Chartrand

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensPeace Arch HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChannel (broadcasting)STREAMSGeologyGlacial periodSedimentCoupling (piping)Drainage basinSpatial variabilityHydrology (agriculture)GeomorphologyPhysical geographyGeographyGeotechnical engineeringCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Channel morphology of forested, mountain streams in glaciated landscapes is regulated by a complex suite of processes, and remains difficult to predict. Here, we analyze models of channel geometry against a comprehensive field dataset collected in two previously glaciated basins in Haida Gwaii, B.C., to explore the influence of variable hillslope–channel coupling imposed by the glacial legacy on channel form. Our objective is to better understand the relation between hillslope–channel coupling and stream character within glaciated basins. We find that the glacial legacy on landscape structure is characterized by relatively large spatial variation in hillslope–channel coupling. Spatial differences in coupling influence the frequency and magnitude of coarse sediment and woody material delivery to the channel network. Analyses using a model for channel gradient and multiple models for width and depth show that hillslope–channel coupling and high wood loading induce deviations from standard downstream predictions for all three variables in the study basins. Examination of model residuals using Boosted Regression Trees and nine additional channel variables indicates that ~10 to ~40% of residual variance can be explained by logjam variables, ~15–40% by the degree of hillslope–channel coupling, and 10–20% by proximity to slope failures. These results indicate that channel classification systems incorporating hillslope–channel coupling, and, indirectly, the catchment glacial legacy, may present a more complete understanding of mountain channels. From these results, we propose a conceptual framework which describes the linkages between landscape history, hillslope–channel coupling, and channel form. © 2018 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations38
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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