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Enregistrement W2949169007 · doi:10.5203/pmuser.201841620

Impact of Drainage Ditch Construction and Subsequent Use on a Treed Bog Adjacent to a Peat Harvesting Operation, Southwestern Manitoba, Canada

2018· article· en· W2949169007 sur OpenAlexafffundabout
Lindsay M. Edwards, Pete Whittington

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesCanadian Sphagnum Peat Moss Association
Mots-clésDitchBogPeatDrainageWater tableHydrology (agriculture)Vegetation (pathology)BermWetlandEnvironmental scienceTransectOmbrotrophicGeologyGroundwaterEcologyGeographyArchaeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Manitoba has the most peatland by provincial area of any province in Canada, and contributes ~13% of Canada’s horticultural peatland production. Peat harvesting requires the lowering of the water table; this water is usually channeled to a fluvial system (e.g., a river) but in some cased must be actively pumped. In the case of the South Julius bog in Manitoba, the pumped discharge was through a treed bog. The trees in the bog on one side of the drainage ditch were dead, but on the other side were alive. This study investigated possible hydrological causes by instrumenting three transects of wells that ran perpendicular to the drainage ditch and extended 20 and 50 m into the bog on the dead and live side, respectively. Average water tables on the live side were 15 cm lower than the dead side. The dead side water levels were similar to a natural fen located adjacent to the treed bog. Construction of the drainage ditch yielded a >20 cm high berm that ran alongside the live side, functionally isolating the live side from the surplus water in the drainage ditch, maintaining the lower and healthier water table treed bog vegetation requires. We recommend that future drainage ditches be constructed in such a way that berms on both sides are made, functionally creating a canal to the fen, where the excess water can be more easily dealt with by the fen vegetation adapted to wetter average conditions.

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)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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