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Enregistrement W3093586541 · doi:10.1080/10256016.2020.1830082

Evaporation loss along the Calueque-Oshakati Canal in the Cuvelai-Etosha Basin (Northern Namibia): evidence from stable isotopes and hydrochemistry

2020· article· en· W3093586541 sur OpenAlexaff
Paul Koeniger, Josefina Hamutoko, Vincent Post, Matthias Beyer, Marcel Gaj, Thomas Himmelsbach, Heike Wanke

Notice bibliographique

RevueIsotopes in Environmental and Health Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensGlobal Institute for Water Security
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésGroundwaterHydrology (agriculture)Wet seasonDry seasonEnvironmental scienceContext (archaeology)Environmental isotopesMeteoric waterSurface waterStable isotope ratioIsotopes of oxygenδ18OWater qualityWater resourcesAquiferGeologyGroundwater rechargeGeographyGeochemistryEcologyEnvironmental engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 1973, Kunene River water has been carried from the Calueque reservoir in Angola along a 160 km open concrete canal to the town of Oshakati in the central part of the Cuvelai-Etosha Basin and has been supplying drinking water to the most densely populated rural area of Namibia. Despite its importance for the region, intra-seasonal water quality and the technical condition of the canal are not routinely checked. Water samples were collected during four field campaigns right before the onset of the rainy season (November 2013 and 2014), and after the rainy season (June 2014 and May 2015), at 16 sites along the canal for stable water isotopes (deuterium, oxygen-17 and oxygen-18) and hydrochemical analyses. The isotope patterns and chemical composition of the canal water is discussed in comparison to local rain, Kunene source water, surface water and groundwater. Clear isotope enrichment indicates evaporative loss of water. A Craig-Gordon model was used to estimate water loss. The loss increases with distance from the source with a maximum of up to 10 %, depending on the season. The results are discussed in context of water availability, vulnerability and water resources management in this water-scarce area.

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,958

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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