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Enregistrement W2911181994 · doi:10.4095/211926

Channel changes along the lower reaches of major Mackenzie River tributaries

2000· report· en· W2911181994 sur OpenAlexaff
G R Brooks

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArchaeology and Natural History
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTributaryChannel (broadcasting)Hydrology (agriculture)Environmental scienceGeologyPhysical geographyGeographyOceanographyCartographyTelecommunicationsEngineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alluvial rivers undergo lateral channel change through progressive lateral migration at bends or through channel avulsions. The floodplains of rivers experiencing lateral channel change contain geomorphic features indicative of past migration. Based on aerial photography spanning from the late 1940s early 1950s to the 1970s 1980s, insignificant lateral channel change occurred along the lowest reaches of the Root, Willowlake, Blackwater, Great Bear, Hume, Ramparts, Hare Indian, Ontaratue, and Arctic Red rivers; all of which have a meandering or meandering-straight planform. In contrast, the lowest reaches of the North Nahanni, Dahadinni, Redstone, Keele, Mountain and Carcajou rivers have all experienced significant lateral channel change, ranging from up to 3 m/year to 11 m/year. An increase in the magnitude and frequency of extreme flows arising from climate warming may cause an overall increase in the rate of bank erosion and net widening of the channel along those river reaches presently experiencing active lateral migration.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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