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Enregistrement W4324020426 · doi:10.1021/acs.est.2c07798

Advances in Catchment Science, Hydrochemistry, and Aquatic Ecology Enabled by High-Frequency Water Quality Measurements

2023· review· en· W4324020426 sur OpenAlexafffund
Magdalena Bieroza, Suman Acharya, Jakob Benisch, Rebecca Naomi ter Borg, Lukas Hallberg, Camilla Negri, Abagael N. Pruitt, Matthias Pucher, Felipe Saavedra, Kasia J. Staniszewska, Sofie Gyritia Weitzmann van't Veen, Anna E. S. Vincent, Carolin Winter, N. B. Basu, Helen P. Jarvie, James W. Kirchner

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSwiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape ResearchHelmholtz-Zentrum für UmweltforschungSveriges LantbruksuniversitetVetenskapsrådetUniversity of WaterlooEidgenössische Technische Hochschule ZürichSvenska Forskningsrådet FormasAlbert-Ludwigs-Universität FreiburgUniversity of Notre DameDirectorate for Biological SciencesAarhus Universitet
Mots-clésWater qualityEnvironmental scienceBiogeochemical cycleSTREAMSSophisticationScope (computer science)Aquatic ecosystemHydrology (agriculture)Drainage basinEnvironmental resource managementEcologyGeographyComputer scienceEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

automated measurements of water quality constituents, including both solutes and particulates, at unprecedented frequencies from seconds to subdaily sampling intervals. This detailed chemical information can be combined with measurements of hydrological and biogeochemical processes, bringing new insights into the sources, transport pathways, and transformation processes of solutes and particulates in complex catchments and along the aquatic continuum. Here, we summarize established and emerging high-frequency water quality technologies, outline key high-frequency hydrochemical data sets, and review scientific advances in key focus areas enabled by the rapid development of high-frequency water quality measurements in streams and rivers. Finally, we discuss future directions and challenges for using high-frequency water quality measurements to bridge scientific and management gaps by promoting a holistic understanding of freshwater systems and catchment status, health, and function.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,014
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations108
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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