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Enregistrement W4318823479 · doi:10.22541/essoar.167525041.18985769/v1

Keeping Streams Cool: Disentangling the Impacts of Local Groundwater Discharge vs. Mountain Headwater Contributions During Summer Low Flows 

2023· preprint· en· W4318823479 sur OpenAlexaffabout
Lea Antesz, Julia DeWeerdt, D. M. Allen, W. Jesse Hahm, Eric Saczuk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of TechnologySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowmeltEnvironmental scienceSTREAMSHydrology (agriculture)StreamflowGroundwaterSurface waterElevation (ballistics)PrecipitationCurrent (fluid)Drainage basinSnowGeologyOceanographyGeographyGeomorphologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperature is a key physical variable in streams that controls rates of metabolic processes and oxygen availability, and therefore the suitability of aquatic ecosystems. During the summer low flow period, stream temperature can be moderated by contributions from cool water sources, such as groundwater discharge and higher elevation headwaters. However, the relative contribution of these cool water sources can be spatially and temporally varying, particularly in snowmelt-dominated, high-relief watersheds. In this study, in situ and remote sensing methods are used to measure the stream temperature along a low elevation section of the North Alouette River (British Columbia, Canada) that passes through a forested area and into an open agricultural area. The methods include temperature loggers placed at the stream surface and streambed interface, and thermal infrared images acquired using a drone and Landsat 8 and 9 satellites. The drone and in situ measurements of stream temperature show good agreement, while the satellite images show the same temperature distribution (cooler in the forested area and warmer downstream in the open agricultural area) but overall shifted temperatures. Areas of mixing of cool and warm waters are identified within the stream channel using the drone imagery. Waters samples analyzed for stable isotopes are used to identify the different source waters and estimate their relative contribution to stream temperature moderation. This fingerprinting is made possible by a precipitation isotope composition-elevation gradient in the catchment. The isotope data support the observations of mixing identified with the temperature data. Understanding of where and when cool water sources contribute to streamflow will be used to inform groundwater allocation decision-making, to ensure that groundwater pumping is minimized in areas where groundwater discharge is critical for moderating stream temperatures.

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 enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,905

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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