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Enregistrement W2897162832 · doi:10.1139/cjce-2018-0266

Geometric shape, water availability and under ice volume of Alberta lakes

2018· article· en· W2897162832 sur OpenAlexafffundvenueabout
Zahidul Islam, Michael Seneka

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesAlberta Environment and Parks
Mots-clésBathymetryVolume (thermodynamics)Environmental scienceHydrology (agriculture)Dimensionless quantityGeologyGeotechnical engineeringOceanographyMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water availability information can be vital to the execution of informed management decisions. Since only a small fraction of Alberta lakes have surveyed bathymetry data, accurate estimation of lake water availability is often challenging. In this study, we analyzed available bathymetry data from 77 lakes, distributed over six major river basins and five natural regions of Alberta, and developed dimensionless relationships between volume and depth. We compared these relationships with the analytical relationship between volume and depth for five idealized lake shapes, viz. as cylindrical, pseudo-parabolic, parabolic, conic, and inverse-parabolic. Our study shows that considering the volume-depth relationship, 48% of Alberta lakes fall under parabolic shape, 29% fall under conic shape, and the rest (23%) fall under either pseudo-parabolic, inverse-parabolic, or cylindrical shape. We also developed four different models to estimate maximum lake volume (a proxy of lake water availability) and 5% under ice volume (a proxy for winter allocation limit of lake water) assuming an ice thickness of 80 cm. These models have been developed in such a way that allows the user to apply the models based on data availability and can be used in absence of site-specific data (e.g., bathymetry) to estimate volume, and subsequently water availability in lakes. Finally, we propose a formulation of percent volume reduction due to small water withdrawal, which requires only maximum depth of a lake to estimate a potential volume reduction limit for a water withdrawal.

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 enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,764

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
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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