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Enregistrement W4415518308 · doi:10.5194/egusphere-2025-1971-ac2

Reply on RC2

2025· peer-review· W4415518308 sur OpenAlexaffabout
Craig A. Emmerton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langue
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensGovernment of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTributaryDrainage basinHydrology (agriculture)Dissolved organic carbonClimate changeSedimentAquatic ecosystemGlacial periodStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Northern landscapes are enduring ongoing impacts of anthropogenic land use and climate change. Rivers are valuable indicators of this change reflected by the timing and amount of water and terrestrial material they mobilize. Assessing the influence of a changing climate on diverse river systems is best achieved using multi-annual monitoring and replication of effort across varied tributary catchment conditions. We used this approach to monitor concentrations, catchment yields, and export of total suspended sediments (TSS) and dissolved organic carbon (DOC) of a large, diverse, glacial river network (North Saskatchewan River; NSR) in western Canada during years of extensive weather fluctuations. Though concentrations of TSS and DOC increased eastward through the NSR basin from Rocky Mountain cordillera to agriculturalized plains, catchment yields were statistically highest from cordillera regions, reflecting an eastward rain shadow. Wet conditions across the basin resulted in variable but statistically higher TSS and DOC yields compared to drought conditions. During higher water, we observed disordered, threshold-type, erosive mobilization of TSS through the basin whereas DOC increased more predictably with runoff. Variability of yields and export was substantial both within and between pristine and impacted catchments, and within the NSR mainstem illustrating the complexity of river sediment and organic matter transport at the network scale. Consequently, in a warming and wetting climate, we expect TSS and DOC transport to intensify with sediment transport being more difficult to predict compared to organic matter, which has implications for aquatic ecosystems and >1.5 M people who depend on the NSR for drinking water.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0200,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1700,130

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,333 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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