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Enregistrement W4200427705 · doi:10.1002/essoar.10509661.1

Bedrock vadose zone storage dynamics under extreme drought: consequences for plant water availability, recharge, and runoff

2021· preprint· en· W4200427705 sur OpenAlexaff
W. Jesse Hahm, David Dralle, Maryn Sanders, A. B. Bryk, Kristen E. Fauria, Mong‐Han Huang, Berit Hudson‐Rasmussen, Mariel D. Nelson, Michelle A Pedrazas, Logan Schmidt, J. A. Whiting, W. E. Dietrich, Daniella Rempe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bedrock vadose zone water storage (i.e., rock moisture) dynamics are sparsely observed but potentially key to understanding drought responses. Exploiting a borehole network at a Mediterranean blue oak savanna site-Rancho Venada-we document how water storage capacity in a deeply weathered bedrock profile regulates woody plant water availability and groundwater recharge. The site is in the Northern California Coast Range within steeply dipping turbidites. In a wet year (water year 2019; 647 mm of precipitation), rock moisture was quickly replenished to a characteristic storage capacity, recharging groundwater that emerged at springs to generate streamflow. In the subsequent rainless summer growing season, rock moisture was depleted by about 93 mm. In two drought years that followed (212 and 121 mm of precipitation) the total amount of rock moisture gained each winter was about 54 and 20 mm, respectively, and declines were observed exceeding these amounts, resulting in progressively lower rock moisture content. Oaks, which are rooted into bedrock, demonstrated signs of water stress in drought, including reduced transpiration rates and extremely low water potentials. In the 2020-2021 drought, precipitation did not exceed storage capacity, resulting in variable belowground water storage, increased plant water stress, and no recharge or runoff. Rock moisture deficits (rather than soil moisture deficits) explain these responses.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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