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Enregistrement W3071765116 · doi:10.1139/cjce-2019-0649

Hydrologic impacts of climate change in relation to Ontario’s source water protection planning program

2020· article· en· W3071765116 sur OpenAlexaffvenueabout
Troy R. Livingston, Edward A. McBean, Mason Marchildon, Bahram Gharabaghi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwater rechargeStreamflowEnvironmental scienceClimate changeEvapotranspirationPrecipitationDownscalingHydrology (agriculture)Surface runoffMODFLOWWater resourcesHydrological modellingClimate modelClimatologyGroundwaterDrainage basinMeteorologyGeographyAquiferEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water management activities are currently predicated on the assumption of a stationary climate, despite the reality of climate change. Hydrologic impacts of climate change for three sub-watersheds north of Toronto for 2041–70 were investigated using the precipitation-runoff modeling system to model six global climate model projections from each of representative concentration pathway (RCP) 2.6, RCP 4.5, and RCP 8.5. Annual groundwater recharge, evapotranspiration, and the 7Q 20 low streamflow statistic were projected to change from 1976–2005 conditions by −2.2% to +20.5%, +0.9% to +14.4%, and −25.5% to +9.8%, respectively. Seasonal shifts included an earlier date of peak streamflow for the majority of simulations and a +14.0% to +103.9% increase in winter recharge. A steady-state MODFLOW model was employed as a preliminary assessment into the effects of climate change on source water protection outputs. The results of this research further the understanding of climate change impacts on human and ecological systems in southern Ontario.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,183

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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