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Enregistrement W4404731253 · doi:10.1002/hyp.70003

Quantifying Hydraulic Geometry and Whitewater Coverage for Steep Proglacial Streams to Support Process‐Based Stream Temperature Modelling

2024· article· en· W4404731253 sur OpenAlexafffund
Annie Dufficy, Brett Eaton, R. D. Moore

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSTREAMSHydrology (agriculture)Stream powerEnvironmental scienceGlacierFlow (mathematics)Range (aeronautics)GeologyGeometryGeomorphologyErosionGeotechnical engineeringMathematicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At-a-station hydraulic geometry (AASHG) relationships describe the dependence of a river's width, mean depth and mean velocity on discharge at a given location, and are typically modelled as power-law functions. They are often used when modelling stream temperature under unsteady flow conditions. Deriving AASHG relationships is challenging for steep proglacial streams due to the combination of complex morphology and velocity distributions, and rapidly varying flow. The objective of this study was to combine tracer injections with drone-based photogrammetry to derive AASHG relationships for a steep proglacial channel and to quantify whitewater coverage and its relationship with discharge to support process-based stream temperature modelling. Velocity-discharge and width-discharge relationships were reasonably well characterised using power-law functions, but varied amongst sub-reaches. Whitewater coverage as a fraction of total stream surface area generally exceeded 50% for the range of flows sampled, and exhibited a statistically significant positive relationship with discharge, which varied amongst sub-reaches. For the range of flows captured during drone flights, the relationship could be represented by a linear function. However, an asymptotic model would be required to extend the relationship to higher flows. The magnitude of whitewater coverage indicates that the albedo of the stream should be substantially higher than values typically used in stream temperature models, and the relationship with discharge means that ongoing glacier retreat, and the associated reduction in summer discharge, should result in lower albedo and higher downstream warming rates, reinforcing the effects of decreasing velocity and mean depth as flows decline.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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