River rhythmicity: A conceptual means of understanding and leveraging the relational values of rivers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract River rhythmicity refers to the periodic, recurrent phenomena of a riverscape that are synchronized with the rise and fall of river water, creating regimes of river time. River rhythmicity can serve as a lens into the temporal dimension of river formation and socio‐ecological dynamics that are of great interest to many disciplines. In this paper, we introduce river rhythmicity as a conceptual and analytical framework to unify riparian human communities, academic disciplines and water agencies in approaching research and management of rivers. We also explore how the disruptions to riverine rhythms that are experienced by river‐dwelling communities, and are often visible in river discharge data through time, reconfigure, hinder or sever relationships between people and rivers. To ground our discussion in practical, lived experience, we provide brief descriptions of regimes of river time to demonstrate how rhythmic patterns established with rivers in north‐central Canada and Amazonian Colombia shape the lives of two of our co‐authors. By prioritizing holistic accounts of river rhythms, we can elucidate a fuller range of phenomena and their dynamic interactions, revealing riverscape features that are highly valued by local communities yet not often visible to any one discipline. Rhythmicity provides a conceptual framework to help address several challenges facing river conservation and water allocation dilemmas. By emphasizing relationality, it serves to (a) move beyond a biophysical framing of human‐nature connectedness by demonstrating that dynamic processes and relationships are constitutive of rivers, not derivative of them; (b) enhance understanding of how the temporal dimensions of riverine relationships and river dwelling are experienced; (c) highlight the socio‐cultural consequences of changes to river time and (d) centre socially embedded relationships with rivers forged from generations of observations of care and reciprocity. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,032 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».