MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2945249791 · doi:10.1080/10256016.2019.1618853

Snow gauge undercatch and its effect on the hydrogen and oxygen stable isotopic composition of precipitation

2019· article· en· W2945249791 sur OpenAlexafffundabout
Geoff Koehler

Notice bibliographique

RevueIsotopes in Environmental and Health Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésSnowSublimation (psychology)PrecipitationEnvironmental scienceMeteoric waterAtmospheric sciencesδ18OIsotopes of oxygenStable isotope ratioClimatologyHydrology (agriculture)GeologyMeteorologyGroundwaterGeomorphologyGeographyPhysicsGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the influence of post-collection changes and snow gauge undercatch on the stable isotopic compositions of winter precipitation. Post-collection changes by evaporation or sublimation can be severe, and may be minimized, but not eliminated, by emptying collection gauges immediately after snowfall. Snow gauge undercatch caused two main effects: a small direct effect caused by preferential separation of snow particles during snowfall, and a much larger effect on the measured stable isotopic compositions of average annual precipitation as a result of under representation of winter precipitation. Despite these effects, however, we found little change to calculated local meteoric water lines (LMWL) for Saskatoon, SK, Canada. A comprehensive 27-year LMWL for Saskatoon which incorporates these effects can be described by δ2H = 7.69 ± 0.096 × δ18O – 2.22 ± 1.72 (r2 = 0.97, n = 208).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,264

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIsotopes in Environmental and Health StudiesMême sujetGroundwater and Isotope GeochemistryTravaux en français237 207