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Enregistrement W4311736849 · doi:10.1080/07011784.2022.2154170

Comparing paleo reconstructions of warm and cool season streamflow (1400–2018) for the North and South Saskatchewan River sub-basins, Western Canada

2022· article· en· W4311736849 sur OpenAlexaffvenueabout
Samantha A. Kerr, Yuliya Andreichuk, David Sauchyn

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamflowDrainage basinPrecipitationStructural basinWater balanceClimatologyClimate changeEnvironmental scienceGeologyHydrology (agriculture)Physical geographyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The North and South Saskatchewan River sub-basins comprise the Saskatchewan River Basin (SRB), which originates in the eastern slopes of the Rocky Mountains of Alberta (Canada) and Montana (USA), extending across the vast landscape of three Canadian Provinces. The SRB is the most populated region of the Northern Great Plains, where water demands from agriculture, industry, and municipalities can be a substantial proportion of supply during periods of low flow and hydrological drought. Changing climatic conditions and shifts between periods of extreme wet and dry weather emphasize the need for a better understanding of past and future seasonal variability of the surface water balance within and between the sub-basins. Climate extremes, such as hydrological drought and excessive moisture conditions occurring simultaneously can create detrimental effects. Using a multi-species network of over 80 tree-ring chronologies, warm (May through August) and cool (December through April) season streamflow (1400–2018) were independently reconstructed for the North and South Saskatchewan River sub-basins. Departures from seasonal flow and spectral and wavelet analyses of the reconstructions indicate significant variability at inter-annual and multi-decadal scales.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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