Notice bibliographique
Résumé
Over the last century, the earth has seen unprecedented atmospheric concentrations contaminate our ecosystems due to human activity. Predictions state the introduction of carbon dioxide, methane, nitrous oxide, and chlorofluorocarbons (CFCs), will increase temperatures, and change the amount and location of precipitation causing more runoff. This could potentially result in disturbance events such as floods, to be more frequent and severe. This study aims to perform an assessment of the effects of a range of hypothetical climate changes on runoff in the North-east Pond River watershed, located in Newfoundland. To carry this out a watershed runoff model simulates runoff in the basin for current climatic conditions and for hypothetical climatic conditions that represent a range of possible climate changes (Bobba et al., 1997). The hypothetical changes in climate will showcase the effects of a 2oC increase in temperature on the total annual precipitation. This will then be compared to flood forecasting models to analyze how runoff will be affected by various climatic conditions, inducing unusual flooding events (Wijayarathne & Coulibaly, 2020). Previous studies have indicated the runoff sensitivity in watersheds to changes in temperatures which raises concerns as to the adverse effects this may cause in limiting water resources in the semi-arid regions in parts of Canada and the U.S. Thus, there is a need to increase the understanding of the sensitivity of water resources in Canadian watersheds to climate variability and climate change as effects of this magnitude on the North-east Pond River could have significant environmental implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».