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Enregistrement W2998069621 · doi:10.1002/hyp.13664

The isotope hydrology of the Muskoka River Watershed, Ontario, Canada

2019· article· en· W2998069621 sur OpenAlexafffundabout
April L. James, Emily Dusome, Tim Field, Huaxia Yao, Chris McConnell, Andy D. Beaton, Arghavan Tafvizi

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensLaurentian UniversityMinistry of EnvironmentMinistry of the Environment, Conservation and ParksMinistry of Natural Resources and ForestryNipissing University
Organismes subventionnairesLuonnontieteiden ja Tekniikan Tutkimuksen ToimikuntaCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaNipissing University
Mots-clésHydrology (agriculture)SnowmeltWatershedSurface waterGroundwaterEnvironmental scienceWater qualityStreamflowGeologyDrainage basinSnowEcologyGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stable isotope tracers of δ18O and δ2H are increasingly being applied in the study of water cycling in regional‐scale watersheds in which human activities, like river regulation, are important influences. In 2015, δ18O and δ2H were integrated into a water quality survey in the Muskoka River Watershed with the aim to provide new regional‐scale characterization of isotope hydrology in the 5,100‐km2 watershed located on the Canadian Shield in central Ontario, Canada. The forest dominated region includes ~78,000 ha of lakes, 42 water control structures, and 11 generating stations, categorized as “run of river.” Within the watershed, stable isotope tracers have long been integrated into hydrologic process studies of both headwater catchments and lakes. Here, monthly surveys of δ18O and δ2H in river flow were conducted in the watershed between April 2015 and November 2016 (173 surface water samples from 10 river stations). Temporal patterns of stable isotopes in river water reflect seasonal influences of snowmelt and summer‐time evaporative fractionation. Spatial patterns, including differences observed during extreme flood levels experienced in the spring of 2016, reflect variation in source contributions to river flow (e.g., snowmelt or groundwater versus evaporatively enriched lake storage), suggesting more local influences (e.g., glacial outwash deposits). Evidence of combined influences of source mixing and evaporative fractionation could, in future, support application of tracer‐enabled hydrological modelling, estimation of mean transit times and, as such, contribute to studies of water quality and water resources in the region.

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)0,000
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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