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Enregistrement W4288033886 · doi:10.18280/ijsdp.170409

The Effect of Changing River Nutrients on Changing Marshes in Southern Iraq: Central Marshlands /a Model

2022· article· en· W4288033886 sur OpenAlexvenueno aff
Alaa Abdul-Kareem Alabbas, Amal Abed

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransboundary Water Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarshRainwater harvestingHydrology (agriculture)Flood mythEnvironmental scienceWetlandWater resourcesEcosystemWater resource managementGeographyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The marshes contain natural and human resources, and these resources represent the available capabilities that constitute the economic basis for the process of developing the marshes. The marshes derive their water from the Tigris and Euphrates rivers and rainwater. They are considered the main source for them, and the area of land covered with water expands at the time of the flood in the late winter and early spring. Its levels decrease in the summer during the dry days. The research problem crystallizes in the fluctuation of the quantity of water input into the marsh region, which results in the contraction and expansion of the areas of the land submerged therein. So, the goal of the study is to look at the reality of the marshes of the marshes and figure out how the submerged areas are changing and how they affect the area. The study relies on the descriptive analytical approach to statistical data and considers the Central Marshlands as a model. The research reached a number of results, the most important of which is that changing the ecosystem as a result of fluctuating water reaching it and shrinking submerged lands. In addition, the research proposes, is to use a basin and low marshes as a large water reservoir to preserve water in times of floods from the Tigris and Euphrates rivers, rain, and torrents. Conclude water agreements with upstream countries to ensure continued inspection of water on a regular basis and the stability of Iraq's water resources is thus reflected positively on the marshes.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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