The true colour of water at Upper Penticton Creek -- data and scripts
Notice bibliographique
Résumé
These files contain data and scripts used in the analysis for an article titled " Streamwater colour in snow-dominated headwater catchments: natural variability and the effects of forest harvesting," by R.D. Moore, R.D. Winkler and G.D. Hope, to be published in <em>Hydrological Processes</em>. The file <em>upc_water_colour.csv</em> contains the colour data as expressed in true colour units (TCU). The first line is a comment that should be skipped, noting that entries of "creek dry" have been manually edited out of this version of the data. All other editing was performed in the script named <em>0_wrangle_data.r</em>. The columns are as follows: <em>Year</em> - year of observation as four-digit value (e.g., 2005) <em>Date</em> - date as dd-Mmm (e.g., 15-May) <em>Day</em> - day of year (e.g., 1-Jan = 1) <em>Cut241</em> - cumulative area harvested in 241 Creek as a percentage of catchment area <em>Cut242</em> - cumulative area harvested in 241 Creek as a percentage of catchment area <em>wc_240</em> - water colour (TCU) in 240 Creek <em>wc_241</em> - water colour (TCU) in 241 Creek <em>wc_242</em> - water colour (TCU) in 242 Creek The scripts are numbered in the order of dependency. For example, a script beginning <em>0_</em> should be run before running a script beginning <em>1_</em>. The scripts are set up to be run within an R project on the local hard drive. The project directory should contain a folder named <em>data</em> that contains <em>upc_water_colour.csv. </em>All other data sets are accessed programmatically within the scripts. Brief descriptions of the scripts follow: <em>0_wrangle_data.r</em> - Uses functions in the <strong>tidyhydat</strong> package to access streamflow data; corrects some erroneous entries for the water colour data; merges streamflow and colour data sets for further analysis. <em>0_wrangle_spatial_data.r</em> - Accesses digital elevation models (DEMs) catchment boundaries and soil map from the Upper Penticton Creek data repository (zenodo); computes various topographic indices from the DEMS; saves processed files on the local hard drive in a folder named <em>dem</em>, located within the project root folder. <em>1_soil_maps.r </em>- Generates a map of the gleyed soil units (Figure 2). <em>1_q_pca_trimonthly.r </em>- Performs a paired-catchment analysis of the streamflow response to logging using a tri-monthly time step; generates plots of observed and predicted streamflow for 241 and 242 Creeks (Figure 3). <em>1_wc_analysis_post_140.r</em> - Analyses water colour variations and response to logging; generates figures used in the article; analysis focuses on days 145 and on each year due to lack of data for earlier dates in the pre-harvest period. <em>1_catchment_characteristics.r</em> - Computes topographic indices for each catchment and generates a table (Table 1) that contains a summary of catchment characteristics. <em>ch_saga_functions.r</em> - Contains functions that use RSAGA package to process the digital elevation models to remove sinks and calculate contributing area grids.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,132 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».