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Enregistrement W3043120482 · doi:10.1016/j.dib.2020.106022

Datasets of solid and liquid discharges of an urban Mediterranean river and its karst springs (Las River, SE France)

2020· article· en· W3043120482 sur OpenAlexaff
Christiane Dufresne, Bruno Arfib, Loïc Ducros, C. Duffa, Frank Giner, Vincent Rey, Thierry Lamarque

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueKarst Systems and Hydrogeology
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesMétropole Toulon-Provence-MéditerranéeAgence de l'Eau Rhône Méditerranée CorseInstitut de Radioprotection et de SÛreté NucléaireCentre National de la Recherche ScientifiqueResearch Management Centre, International Islamic University MalaysiaAix-Marseille UniversitéAgence de l'Eau Adour-Garonne
Mots-clésTributaryHydrology (agriculture)KarstEnvironmental scienceSurface runoffMediterranean climateTurbidityDrainage basinDischargeStormwaterMain riverBayGeologyOceanographyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This data paper presents: (1) the liquid and solid discharge characteristics of the Las River, an urban Mediterranean stream flowing to the Bay of Toulon (south of France), and (2) the water height of the main karst springs supplying the Las River. We assessed the river's discharge with hydrological observations and we explored floods characteristics influencing its solid discharge [1]. The location of the monitoring station near the river's mouth was selected accordingly to accessibility and technical constraints, as far downstream as possible. The vast majority of tributaries (such as possible underground springs, stormwater outlets, urban runoff) were taken into account. A multi-parameter probe (temperature, pressure, turbidity and electric conductivity) and a sediment trap were deployed continuously for 17 months, from October 2012 to March 2014. At the river's sources, probes (temperature, water height) were deployed to characterized karst springs. Times series were averaged at a daily time step, and water height converted in discharge when the rating curve was available. Sediment samples were analyzed for grain-size distribution. Datasets may help to estimate karsts' contributions to the Mediterranean Sea and to assess their influence on rivers discharge and solid yield. Stakeholders may also use the maximum water height to evaluate the flooding risk. Our data also contribute to linking the catchment freshwater to the coastal sea, a connection yet to be fully explored.

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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,820

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 savante0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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