An Application of the T‐TEL Assessment Method to Evaluate Connectivity in a Lake‐Dominated Watershed after Drought
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lakes are landscape features that influence connectivity of mass and energy by being foci for the reception, mixing, and provision of water and material. Where lake fractions are high, they influence hydrological connectivity. This behavior was exemplified in the Baker Creek watershed in Canada's Northwest Territories during a two‐year drought in which many lake levels declined below outlet elevations. This study evaluated how lakes controlled surface runoff connectivity reestablishment following the drought using a new assessment method, T‐TEL (time scales — thresholds, excesses, losses). Analysis of daily data showed that during a summer period following the drought, connectivity occurred between 0% and 41% of the time. The size of run‐of‐the‐river lakes relative to their upstream watershed area, and the upstream lake fraction, are two factors for connectivity. These terms represent a lake's ability to control the size of storage deficits relative to rainfall, and evaporation and storage losses along pathways. The connectivity magnitude–duration curve only aligned with the watershed flow duration curve during high‐water conditions, implying lakes functioned as individuals rather than as part of a perennial watercourse during much of the study. The T‐TEL method can be used to quantify consistent metrics of hydrologic connectivity that can be used for regionalization exercises and understanding hydrologic controls on material transport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».