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Enregistrement W4386353085 · doi:10.32920/24076521

Landscape and Hydrologic Patterns' Impact on Microbial Activity: A Comparison of Arctic Watersheds

2023· preprint· en· W4386353085 sur OpenAlexaffabout
Ross Bushnell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensConcordia UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedEnvironmental sciencePrecipitationVegetation (pathology)ArcticHydrology (agriculture)InletPhysical geographyEcologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water security is a significant issue facing communities of the Canadian Arctic and is a fundamental component to the health, economic development, and ecological integrity of northern communities. Local water sources are under pressure from environmental changes and anthropogenic influences and need to be understood in order to protect them. The aim of this study was to collect landscape, hydrologic, and microbial baseline data in the communities of Baker Lake, Nunavut and Pond Inlet, Nunavut watersheds in order to, (1) characterize each of the study watersheds, (2) explore the relationships between precipitation, vegetation distributions, water chemistry, and microbiological indicator total coliforms (TC), (3) guide future research and source water management, (4) create capacity for northern communities to conduct watershed research. These research goals were guided by the residents of the study communities and volunteers collaborated to achieve this research in all part of the research process. Measurements were taken at two watersheds in Baker Lake, Nunavut during the summer of 2019 and six watersheds in Pond Inlet, Nunavut in the summers of 2017 and 2018. Watersheds that had higher proportions of Wet vegetation generally had higher TC measurements during the sampling season. In addition, the results showed that major precipitation correlated with higher TC measurements, though a 3-5 day lag between the precipitation event and the TC increase was found. The lag time between the spike in TC and the rain event varied temporally and spatially. The results suggest that watershed vegetation composition, slope, and hydrologic patterns influence the lag time between the “flushing” of the landscape and the response of microbiological indicators. The results will contribute to baseline knowledge which policy makers and the community can use to establish policies to ensure the health and sustainability of northern water sources. In addition, placing a emphasis on the exchange of knowledge with northern residents will facilitate the capacity for the communities to conduct their own research in the future. This local scale research is vital for northern communities to be able to prepare for the impacts climate change and development is having on their environment.

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 enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,473

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,223 · 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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