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Enregistrement W4362664841 · doi:10.1038/s44221-023-00057-w

National hydrologic connectivity classification links wetlands with stream water quality

2023· article· en· W4362664841 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNature Water · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOak Ridge Institute for Science and EducationOffice of Research and DevelopmentU.S. Department of EnergyU.S. Environmental Protection AgencyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Geological Survey
Mots-clésRiparian zoneWetlandEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Water qualitySTREAMSEutrophicationEcologyGeologyHabitatNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wetland hydrologic connections to downstream waters influence stream water quality. However, no systematic approach for characterizing this connectivity exists. Here using physical principles, we categorized conterminous US freshwater wetlands into four hydrologic connectivity classes based on stream contact and flowpath depth to the nearest stream: riparian, non-riparian shallow, non-riparian mid-depth and non-riparian deep. These classes were heterogeneously distributed over the conterminous United States; for example, riparian dominated the south-eastern and Gulf coasts, while non-riparian deep dominated the Upper Midwest and High Plains. Analysis of a national stream dataset indicated acidification and organic matter brownification increased with connectivity. Eutrophication and sedimentation decreased with wetland area but did not respond to connectivity. This classification advances our mechanistic understanding of wetland influences on water quality nationally and could be applied globally.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · 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