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Enregistrement W4409363493 · doi:10.1080/07011784.2025.2484179

The geomorphic sensitivity of rivers in the Spencer Creek watershed and its implication for watershed management in Hamilton, Ontario

2025· article· en· W4409363493 sur OpenAlexafffundvenueabout
Shania Ramharrack-Maharaj, Elli Papangelakis

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMitacsAssociation of Professors of Gynecology and Obstetrics
Mots-clésWatershedHydrology (agriculture)Watershed managementEnvironmental scienceGeographyGeologyComputer scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The geomorphic sensitivity of rivers in the Hamilton area to land-use and climate change has not been previously examined, despite its implications for watershed management. We use three stream power-based approaches to assess the geomorphic sensitivity of rivers within the Spencer Creek watershed: (1) network-scale maps of total stream power and its changes under rural, current land-use and future climate change scenarios, (2) an equilibrium width comparison at sample reaches, and (3) a threshold grain size analysis at sample reaches. The highest total stream power for all scenarios occurred along the Niagara Escarpment, as well as through neighborhoods with high slopes and intense urbanization. The increase of total stream power between rural and current land-use is highest in the southern section of the watershed, and the future climate-change scenario indicated an amplification of these spatial patterns. The equilibrium width and threshold grain size approaches categorized most sampled reaches as sensitive, indicating a potential for erosion and geomorphic adjustment. A lack of spatial pattern among the sensitivity of sampled reaches suggests that reach-scale analyses better capture localized conditions. Examples of how stream power-based analyses at the network and reach scales can inform river monitoring and watershed management decisions are discussed.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,119

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,191 · 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'admission4
Résumé présentoui

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