Data sets for the Upper Penticton Creek watershed experiment: A paired‐catchment study to support investigations of watershed response to forest dynamics and climatic variability in an inland snow‐dominated region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Upper Penticton Creek watershed experiment is one of a handful of forestry‐focused paired catchment experiments in the snow‐dominated zone of western North America. The study involves an undisturbed control catchment and two treatment catchments. Streamflow has been monitored at weirs on all three streams since 1985. Following a pre‐harvest monitoring period, the treatment catchments were subject to clearcut harvesting in multiple passes that cumulatively covered ~50% of the catchments. In addition to streamflow, available hydrometeorological data sets include weather observations, snowpack water equivalent, rainfall interception, soil water content and water table levels in soil piezometers and bedrock wells. The data archive also includes digital elevation models, a Lidar‐derived image of tree heights in 2016, and vector data associated with lakes and reservoirs, the stream network, clearcut boundaries, a soil map and the logging road network. Together, these data sets provide a basis for empirical analyses of hydrological response to forest dynamics and climatic variability, and for calibration and testing hydrological models using internal variables. They should also provide useful data sets for educational purposes. Novelty Statement Upper Penticton Creek is the only long‐term, snowmelt‐dominated, experimental paired catchment study in western Canada and one of only a few in western North America. Four decades of environmental monitoring and research at this site provide an important data set to support analysis and modelling of hydrologica response to forest disturbance and climatic variability.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».