Defining river thermal sensitivity as a function of climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water temperature is increasingly acknowledged as a key variable for the sustainable management of lotic environments. Thermal variability in rivers dictates in large part the ecosystem functions of these water bodies. River thermal sensitivity ( TS ), defined in this work as the value of the regression slope between water and air temperature ( Tair ) measurements, is often used to determine how river temperature regime is expected to vary as climate evolves. This study proposes a method to contextualize climate conditions during the river temperature‐monitoring period in order to define a common basis to compare TS values calculated for different stations distributed across various climatic regions in the province of Québec (Canada). Nine climate classes were defined based on Tair and precipitation. Annual climate conditions were classified according to their anomalies compared to a reference period (1981–2010). For the reference climate class (“Normal–Normal” conditions), results indicate contrasted summer TS values between Québec rivers and within rivers. Furthermore, observed summer TS variations between climate classes underline the need to account for climate conditions when studying spatial variations in river thermal sensitivity. Climate contextualization also allows us to study the potential role of previous conditions. Rivers were grouped according to their drainage basins characteristics to examine spatial variability in TS for the chosen reference climate conditions. River slope, station elevation and geographic location partly explained TS spatial variability. Useful proxies are needed to describe the relative contribution of groundwater to river temperature and to potentially improve the group classification results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».