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Enregistrement W4211098183 · doi:10.1016/j.ejrh.2022.101031

Changes to the hydrology of a boreal fen following the placement of an access road and below ground pipeline

2022· article· en· W4211098183 sur OpenAlexafffundabout
Matthew C. Elmes, Richard M. Petrone, Olena Volik, Jonathan S. Price

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrology Regional Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAlberta Environment and ParksSuncor Energy Incorporated
Mots-clésHydrology (agriculture)ClearancePeatCulvertMireWater tableFlow (mathematics)Environmental sciencePipeline transportGeologyGroundwaterGeotechnical engineeringGeographyGeometryEnvironmental engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A channel fen in the Athabasca Oil Sands Area, Alberta, Canada We assessed the hydrological changes to the hydrology of a moderate-rich fen after the construction of a road (perpendicular to flow) in 2003 and a pipeline (obliquely to flow) in 2011. Flow obstruction was most prominent where the fen intersected the road. Changes to hydrophysical properties from pipeline construction were most pronounced in the top 10 cm of peat, which demonstrated significantly higher bulk density (by 170% and 112%) and lower hydraulic conductivity (by 94% and 91%) above the buried pipeline and in adjacent cleared locations, respectively, relative to areas not cleared or directly disturbed during pipeline development. Changes to water table levels from the pipeline were more pronounced farther down-gradient as the pipeline cut through the fen obliquely to direction of flow, and water tables became more variable on the side where the flow face had decreased in length. If built through peatlands, pipelines should be oriented parallel to flow direction and located along the central axis of the fen. Additional culverts should be considered in the event of building a pipeline through an already existing road to facilitate flow on either side.

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)0,001
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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