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Enregistrement W4408429892 · doi:10.5194/egusphere-egu25-14997

Subsurface hydrology in Arctic and Subarctic Regions

2025· preprint· en· W4408429892 sur OpenAlexaffabout
Jeffrey M. McKenzie, Brendan Mulligan, Selsey Stribling

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Studies and Exploration
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubarctic climateHydrology (agriculture)ArcticEnvironmental scienceGeologyOceanographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Groundwater and surface water combine to form a single water resource in Artic and Subarctic regions. Groundwater is a critical for providing water for streams, maintaining ecological systems, and as a water resource. Across Alaska, the Yukon, Northwest Territories, and Nunavut almost 50% of the population rely on groundwater for their drinking water supply, including more than 97% of Yukoners. There are many concerns about Northern groundwater vulnerability due to climate change as arctic warming is two to four times the global average rate, accompanied with increasing precipitation rates.Detecting change in Arctic cryohydrogeologic systems is difficult due to a lack of groundwater observation data. We present results from government groundwater monitoring programs in Alaska and the Yukon, including initial results from the Yukon Observation Well Network (YOWN), a unique observatory for monitoring climate change impacts on northern groundwater. The YOWN was adapted from a small Yukon-wide observation program that started with one observation well at the outlet of the Wolf Creek Research Basin in 2001. The network is rapidly growing with now more than 75 wells between the latitudes of 60.04º and 67.57º, with continuous water level observations and periodic water quality measurements.Observation well results show that groundwater levels follow seasonal and local climate trends, particularly for snow melt. Broadly, the wells show that groundwater recharge is dominated by snow melt, and most wells do not show a seasonal rise in water levels in the fall, as is seen at lower latitudes. The observations show that the snowpack from an antecedent winter is the primary control on a subsequent year’s groundwater levels. Many wells also show multi-year increases in both winter and summer water levels. This ‘groundwater staircase’ demonstrate that some cryohydrogeology systems are affected by multiyear climatic controls across the region. The results have important implications for managing water resource vulnerability and detecting climate change impacts on Northern groundwater systems.

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)0,000
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 enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,196 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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