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Enregistrement W3100576144 · doi:10.18280/ijdne.150508

Features of Oxygen and Hydrogen Isotopes in Waters from the Karst Mountains, Xiangxi River Basin

2020· article· en· W3100576144 sur OpenAlexvenueno aff
Tingting Shi, Zhihua Chen, Qīng Wáng, Wei Zhang, Mingming Luo, Ningtao Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTributaryHydrology (agriculture)Drainage basinGroundwater rechargeElevation (ballistics)PrecipitationEnvironmental scienceWater cycleDischargeKarstClimate changeGeologyGroundwaterOceanographyAquiferEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Targeting the carbonate-dominated catchment of Xiangxi River, the first tributary of Three Gorges Reservoir, this paper explores the spatiotemporal distribution of stable isotopes in the stream water, and distinguishes the water sources and recharge processes in the river basin. Multiple water samples were collected from the catchments of the main tributaries of Xiangxi River, namely, Nanyang River and Gaolan River. The results show that the two tributary catchments had obvious spatial and seasonable variability in δ18O and δD. This is attributable to the seasonal changes in meteoric precipitation recharge, which depends on ambient temperature, precipitation, evaporation, and secondary evaporation of raindrops. Besides, there is a strong elevation effect on stable isotopes in stream water. In the samples from Gaolan River, the mean elevation effect on the δ18O and δD was -0.35‰, and -1.57‰ per 100m change in elevation in summer, and -0.12‰, and -1.19‰ per 100m change in elevation in winter, respectively. In the samples from Nanyang River, the mean elevation effect on the δ18O and δD was -0.14‰ and -0.89‰ per 100m change in elevation in summer, and -0.08‰ and -0.66‰ per 100m change in elevation in winter, respectively. The δD, δ18O, and deuterium excess (d-value) are not only affected by the elevation effect, but also by the seasonal effect in the study area. The seasonal variations and spatial changes in the tributary catchments reveal the difference between the two catchments in control factors like latitude effect, evaporation, and the mixing of different water sources.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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