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Enregistrement W4309218549 · doi:10.5194/hess-2022-279-rc3

Comment on hess-2022-279

2022· peer-review· en· W4309218549 sur OpenAlexafffundabout
Evan J. Wilcox, Brent B. Wolfe, Philip Marsh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquedemographic modeling and climate adaptation
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsAurora Research Institute
Mots-clésThermokarstTundraSnowmeltPrecipitationEnvironmental sciencePermafrostSnowHydrology (agriculture)Surface runoffWatershedWater balanceArcticSoil waterPhysical geographyGeologyGeographyOceanographySoil scienceEcologyGeomorphologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermokarst lake water balances are becoming increasingly vulnerable to change in the Arctic as air temperature increases and precipitation patterns shift. In the tundra uplands east of the Mackenzie Delta in the Northwest Territories, Canada, previous research has found that lakes responded non-uniformly to changes in precipitation, suggesting that lake and watershed properties moderate the response of lakes to climate change. To investigate how lake and watershed properties and meteoro5 logical conditions influence the water balance of thermokarst lakes in this region, we sampled 25 lakes for isotope analysis five times in 2018, beginning before snowmelt on May 1 and ending on September 3. Water isotope data were used to calculate the ratio of evaporation-to-inflow (E/I) and the average isotope composition of lake source water (δI). We identified four distinct water balance phases as lakes responded to seasonal shifts in meteorological conditions and hydrological processes. During the freshet phase from May 1 to June 15, the median E/I ratio of lakes decreased from 0.20 to 0.13 in response to freshet runoff 10 and limited evaporation due to lake ice presence that persisted for the duration of this phase. During the following warm, dry, and ice-free period from June 15 to July 26, designated the evaporation phase, the median E/I ratio increased to 0.19. During the brief soil wetting phase, E/I ratios did not respond to rainfall between July 26 and August 2, likely because watershed soils absorbed most of the precipitation which resulted in minimal runoff to lakes. The median E/I ratio decreased to 0.11 after an unseasonably cool and rainy August, identified as the recharge phase. Throughout the sampling period, δI remained relatively 15 stable and most lakes contained a greater amount of rainfall-sourced water than snow-sourced water, even after the freshet phase due to snowmelt bypass. The range of average E/I ratios we observed at lakes (0.00–0.43) was relatively narrow and low compared to thermokarst lakes in other regions, likely owing to the large watershed area to lake area (WA/LA), efficient preferential flow pathways for runoff, and a shorter ice-free season. WA/LA strongly predicted average lake E/I ratio (R2 = 0.74), as lakes with smaller WA/LA tended to have higher E/I ratios because they received relatively less inflow. We used this 20 relationship to predict the average E/I ratio of 7340 lakes in the region, finding that lakes are not vulnerable to desiccation in this region, given that all predicted average E/I values were <0.33. If future permafrost thaw and warming cause less runoff to flow into lakes, we expect that lakes with smaller WA/LA will be more influenced by increasing evaporation, while lakes with larger WA/LA will be more resistant to lake-level drawdown. However under wetter conditions, lakes with larger WA/LA will likely experience greater increases in lake level and could be more susceptible to rapid drainage as a result.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0110,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1870,122

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 Opus0,259
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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