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Enregistrement W3173410898 · doi:10.4236/ojss.2021.117019

Food Security: Impact of European Settlement and Infrastructure on Columbia River Salmon Migration

2021· article· en· W3173410898 sur OpenAlexaboutno aff
Kenneth R. Olson, Cory D. Suski

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Soil Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmerican Environmental and Regional History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignU.S. Department of Agriculture
Mots-clésTributaryDrainage basinRiver deltaColumbia universityRiver mouthCanyonHydrology (agriculture)OceanographyGeographyFisheryGeologyDeltaSediment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2000 km Columbia River is the longest river in the Pacific Northwest region of North America. It starts in British Columbia, Canada and flows through the states of Oregon and Washington before discharging into Pacific Ocean near Cape Disappointment. The mouth of the Columbia River is a deep water harbor and 180 km of the river can be accessed by navigation. Based on flow volume, the river is the 4th largest river in the United States. The headwaters and approximately 800 km of the Columbia River lie in Canada. Columbia Lake and the Columbia Wetlands are located in British Columbia and are the headwaters of the Columbia River. The lake has an elevation of 820 m above sea level and drains to the Pacific Ocean near Astoria, Oregon. The Ocean tides flow up river to Portland, Oregon. This paper highlights how the geological and landscape resources of the Columbia River and tributaries watershed contributed to the economic development of this historically rich region of North America. The Columbia River is one of the most biologically diverse freshwater systems in the United States. The Columbia River system with trails and cruise ships was designed to increase use of the Columbia River, to promote recreational tourism, and to create a generation of people who are willing to protect and provide environmental stewardship of the river basin resources.

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 enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,981

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 technologies0,0000,003
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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