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Enregistrement W3007187682 · doi:10.1139/er-2019-0040

Wetlands in the Athabasca Oil Sands Region: the nexus between wetland hydrological function and resource extraction

2020· article· en· W3007187682 sur OpenAlexafffundvenue
Olena Volik, Matthew C. Elmes, Richard M. Petrone, Eric Kessel, Adam Green, Danielle Cobbaert, Jonathan S. Price

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAlberta Environment and Parks
Mots-clésWetlandEnvironmental scienceHydrology (agriculture)EcosystemOil sandsEcologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil sands development within the Athabasca Oil Sands Region (AOSR) has accelerated in recent decades, causing alteration to natural ecosystems including wetlands that perform many vital ecosystem functions such as water and carbon storage. These wetlands comprise more than half of the landscape, and their distribution and local hydrology are the result of interactions among a subhumid climate, topography, and spatially heterogeneous surficial and bedrock geology. Since hydrology plays a fundamental role in wetland ecological functioning and determines wetland sensitivity to human disturbances, the characterization of anthropogenic impacts on wetland hydrology in the AOSR is necessary to assess wetland resilience and to improve current best management practices. As such, this paper reviews the impacts of oil sands development and related disturbances including infrastructure construction, gravel extraction, and land clearing on wetland function in the AOSR. Hydrologic disturbances in wetlands in the AOSR include changes to soil hydrophysical properties that control water table position, the interruption of recharge–discharge patterns, and alteration of micrometeorological conditions; these in turn govern wetland ecological structure and wetland ecosystem processes (e.g., evapotranspiration, nutrient cycling). Given that anthropogenic disturbance can affect natural wetland succession, long-term hydrological monitoring is crucial for predicting the response of these ecosystems to varying levels of human impact.

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)0,001
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 enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations50
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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