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Enregistrement W4229444723 · doi:10.3390/hydrology9050081

Change in Winter Precipitation Regime across Ontario, Canada

2022· article· en· W4229444723 sur OpenAlexafffundabout
S. I. Ahmed, Ramesh Rudra, Pradeep Goel, Arezoo Amili, Trevor Dickinson, Kamal Singh, Alamgir Khan

Notice bibliographique

RevueHydrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPrecipitationEnvironmental scienceSnowClimate changeHydrology (agriculture)Water yearTrend analysisClimatologyDrainage basinGeographyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this study is to investigate the effects of climate change on the hydrologic regimes in Ontario, Canada. The variables include total precipitation, the form of precipitation (snowfall and rainfall), and the temperature during winter. The winter season is hydrologically significant for Canadian conditions. The historical data for 70 years, from 1939 to 2008, on total precipitation, snowfall, rainfall, and temperature over the winter period were analyzed using least-squares regressions, Alexandersson’s Standard Normal Homogeneity Test, and the Mann–Kendall test for 13 stations across Ontario to identify positive and negative trends and their significance. The analysis of the precipitation indices reveals no significant trend in the winter total precipitation, decreasing trends in winter snowfall, and increasing trends in winter rainfall. The snowy day analysis depicts a large scatter across the province, with the number ranging from 40 days to 80 days, which shows that the number of snowy days varies considerably over the years at all stations. The analysis showed that the change in snowy-rainy days is attributed to the significant upward trend of the daily mean winter minimum temperature for almost all the stations. Therefore, the changes in the form of precipitation during winter may affect water management including streamflow, tile drainage flow, soil erosion, sediment and nutrient transport to surface water bodies, and the effectiveness of best management practices being used for managing non-point source pollution.

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)0,001
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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