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Enregistrement W3157934371 · doi:10.1002/hyp.14189

Multi‐year observations of the high mountain water cycle in the Langtang catchment, Central Himalaya

2021· article· en· W3157934371 sur OpenAlexaff
Jakob Steiner, Tika Ram Gurung, Sharad Joshi, Inka Koch, Tuomo Saloranta, J. M. Shea, A. B. Shrestha, Emmy E. Stigter, Walter W. Immerzeel

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilDirektion für Entwicklung und ZusammenarbeitNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekEuropean CommissionInternational Centre for Integrated Mountain Development
Mots-clésDrainage basinPrecipitationWater cycleEnvironmental scienceSnowSnowpackHydrology (agriculture)Elevation (ballistics)Shortwave radiationWind speedClimatologyGeologyMeteorologyGeographyRadiation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Langtang catchment is a high mountain, third order catchment in the Gandaki basin in the Central Himalaya (28.2°N, 85.5°E), that eventually drains into the Ganges. The catchment spans an elevation range from 1400 to 7234 m a.s.l. and approximately one quarter of the area is glacierized. Numerous research projects have been conducted in the valley during the last four decades, with a strong focus on the cryospheric components of the catchment water balance. Since 2012 multiple weather stations and discharge stations provide measurements of atmospheric and hydrologic variables. Full weather stations are used to monitor at an hourly resolution all four radiation components (incoming and outgoing shortwave and longwave radiation; SW in/out and LW in/out ), air temperature, humidity, wind speed and direction, and precipitation, and cover an elevational range of 3862–5330 m a.s.l. Air temperature and precipitation are monitored along elevation gradients for investigations of the spatial variability of the high mountain meteorology. Dedicated point‐scale observations of snow cover, depth and water equivalent as well as ice loss have been carried out over multiple years and complement the observations of the water cycle. All data presented is openly available in a database and will be updated annually.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,672

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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