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Enregistrement W4408002773 · doi:10.5194/hess-29-1083-2025

The influence of permafrost and other environmental factors on stream thermal sensitivity across Yukon, Canada

2025· article· en· W4408002773 sur OpenAlexafffundabout
András Szeitz, Sean K. Carey

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPermafrostEnvironmental scienceSensitivity (control systems)Hydrology (agriculture)Physical geographyAtmospheric sciencesGeologyEarth scienceOceanographyGeographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal sensitivity, defined as the slope of a linear regression between stream and air temperatures, is a useful indicator of the strength of coupling between meteorological forcings and stream temperature or, conversely, of the presence of non-atmospheric thermal influences such as groundwater contributions to streamflow. Furthermore, thermal sensitivity is known to be responsive to environmental change. This study expands the current state of knowledge of stream thermal sensitivity in cold northern regions across catchment scales, investigates the environmental controls of thermal sensitivity across a range of catchment dispositions, and assesses the thermal influence of environmental conditions unique to cold regions, namely permafrost. We conducted a linear regression analysis relating modelled mean daily air and stream temperatures in 57 catchments in Yukon, Canada, with catchment areas ranging from 5.4 to 86 500 km 2 and with catchment mean permafrost probabilities ranging from 0.0 to 0.99. Thermal sensitivities obtained from the linear regressions ranged from 0.14 to 0.84 °C °C −1 , with a median of 0.56 °C °C −1 , and the regression intercepts ranged from −0.07 to 7.60 °C, with the mean regression Nash–Sutcliffe efficiency of 0.81. Thermal sensitivity was positively related to catchment area, land covers representing surface water storage, and streamflow flashiness or a lack of groundwater contributions. The greatest single environmental characteristic explaining the variance in thermal sensitivity was catchment topography (9 % variance explained); however, 39 % of the variance in thermal sensitivity was jointly explained by catchment physiography, land cover, and permafrost presence indicators, suggesting thermal sensitivity is the result of multiple interacting controls. The primary influence of permafrost on thermal sensitivity appeared to be indirect; permafrost controls on catchment properties affecting stream water residence time, subsurface water storage, and subsurface runoff processes provide separate and counteracting effects that are influencing thermal sensitivity.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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