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Enregistrement W4412902082 · doi:10.56367/oag-047-11487

Climate and hydrologic change across the Great Lakes region and other transboundary waters

2025· article· en· W4412902082 sur OpenAlexaffabout
Scott Steinschneider, M. Altaf Arain, Paulin Coulibaly, Andrew D. Gronewold, Gail Krantzberg

Notice bibliographique

RevueOpen Access Government · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceHydrology (agriculture)OceanographyWater resource managementPhysical geographyGeographyGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate and hydrologic change across the Great Lakes region and other transboundary waters Scott Steinschneider, M. Altaf Arain, Paulin Coulibaly, Andrew Gronewold, and Gail Krantzberg, explore climate and hydrologic change across the Great Lakes region in North America and other transboundary waters. Hydroclimate extremes are transforming water landscapes in transboundary regions. These systems are particularly susceptible to hydroclimatic variability due to shared governance structures, interconnected ecosystems, and a wide range of water users. The Great Lakes basin – one of the world’s largest freshwater systems, shared by Canada, the United States, and numerous Indigenous sovereign nations – exemplifies how shifting hydroclimatic conditions are challenging conventional approaches to water management across borders. In this region, the impacts of these changes are evident in increased flooding, shoreline erosion, economic disruption, ecosystem stress, and rising uncertainty surrounding water availability and quality.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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
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Résumé présentoui

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