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Enregistrement W2918660533 · doi:10.14288/1.0376581

Turbidity dynamics in small streams as a key component of water quality management

2019· article· en· W2918660533 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIntegrated Water Resources Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSTREAMSComponent (thermodynamics)Water qualityTurbidityKey (lock)Environmental scienceHydrology (agriculture)Computer scienceEcologyEngineeringBiologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the reliance of many communities on surface water, and the continued degradation of aquatic ecosystems, understanding the limits and uncertainties of water quality assessment is vital. Turbidity is a common measurement of water quality for public health and ecosystem function. It has been frequently studied in larger water bodies but not in small streams. We characterized turbidity dynamics in two sets of small streams over seasonal and spatial scales, by monitoring. We collected continuous turbidity measures every 15 minutes, for one year, with monthly spot turbidity samples, in two regions in British Columbia with varying degrees of land use for over a year. Three streams were in the University of British Columbia’s Malcolm Knapp Research Forest, with forestry as the dominant land use type. Our other study area was the Shawnigan Lake Watershed, located on southern Vancouver Island. We had three sites on each of two creeks, McGee Creek and Van Horne Creek, where Van Horne Creek had higher percentages of industrial and urban land uses determined using a Normalized Difference Vegetation Index. In the Research Forest streams, turbidity maximums were ~16 NTU, whereas McGee Creek reached a maximum of 67 NTU, and Van Horne Creek reached 371 NTU. Using Principle Component Analysis and Linear Mixed Effects Models, we found that both rainfall and discharge were significant drivers of turbidity, particularly during periods of intense precipitation. Turbidity also displayed mostly clockwise hysteresis dynamicss during storm events. Interestingly, turbidity displayed a highly significant seasonal response, where the first-flush response of a few of the highest turbidity events occurred during the spring and summer. Land use was also a significant driver of turbidity, particularly forestry, urban and construction land uses. Our research showed that turbidity was spatially complex, and highly variable over time and space, with individual sites and streams being significantly different from each other. Our results have important implications for turbidity monitoring and assessment, given that current monitoring schemes may be insufficient to determine changes in turbidity due to land uses and to assess water quality accurately over spatial scales.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,166
Écart entre enseignants0,160 · 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