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Enregistrement W4383911578 · doi:10.1002/hyp.14926

JAMES BUTTLE REVIEW: A resilience framework for physical hydrology

2023· article· en· W4383911578 sur OpenAlexafffundabout
B Newton, Christopher Spence

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésEnvironmental scienceResilience (materials science)Hydrology (agriculture)Tipping point (physics)WatershedClimate changeStreamflowClimatologyEnvironmental resource managementGeographyComputer scienceDrainage basinEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydrological systems across the globe are increasingly subjected to pressures from a warming climate and anthropogenic disturbance. Responses to stress can be nonlinear and variable; therefore, it is imperative to improve understanding of resilience and tipping points of these systems. Previous applications of resilience concepts to physical hydrology have been disconnected, and an increasing range of definitions and approaches has often led to improper applications. Here, upon synthesizing relevant literature, we define physical hydrological resilience as the ability of a watershed to maintain hydrological function while exposed to a stressor or perturbation, thus remaining within the same regime. From this definition a new framework for physical hydrological resilience is forwarded which includes four key traits that must be part of a robust application of resilience for physical hydrology. Any evaluation of resilience should (1) identify and justify a baseline regime; (2) evaluate hydrological function, one or more of collection, storage and release; (3); assess physical hydrological systems for both resistance and latitude and (4) evaluate important perturbations and processes and how they interact to manifest into resistance, latitude, and tipping points. The framework is applied to the example of the Elbow River in Alberta, Canada, using baseline (1979–2015) and future (2050–2080) conditions. Two key hydrological processes, snow accumulation and streamflow, are found to have low resistance to winter duration and late spring precipitation, respectively. The collection function is resilient to a warmer, wetter climate due to a large latitude in relation to air temperatures, while the release function is not resilient, shifting from a streamflow‐ towards an evapotranspiration‐dominated regime in the future. The successful application of the concepts of resilience to this complex catchment demonstrates how the framework could be applied across a diversity of catchments. Results of resilience studies can improve environmental monitoring and evaluation programs and complement social‐ecological resilience frameworks and water management strategies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,270 · 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
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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