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Enregistrement W4417027410 · doi:10.1016/j.envsoft.2025.106816

Modelling near-surface ice content and midwinter melt events in mineral soils

2025· article· en· W4417027410 sur OpenAlex
Élise Devoie, Renato Pardo Lara, Aaron Berg, William L. Quinton, James R. Craig

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Modelling & Software · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of GuelphWilfrid Laurier UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesArcticNetNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésFlooding (psychology)Flood mythHydrology (agriculture)Soil waterHydrological modellingClimate modelIce formation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over winter freeze–thaw events are notoriously difficult to represent in hydrologic models and have serious implications for the hydrologic function of intermittently freezing regions. Changing climate is leading to more frequent mid-winter thaw events. Midwinter thaw events are often the cause of flooding due to the combined impacts of snowmelt, precipitation, and limited soil infiltrability. A numerically efficient, semi-analytical coupled thermal and mass transport model is presented that represents the ice content of near-surface soil, and reports the depth of freezing/thawing. The model tracks pore ice formation and mean soil temperature in terms of enthalpy. It is tested against data collected in Southern Saskatchewan and is shown to capably reproduce field observations of frozen, thawed or transitioning soils. This numerically efficient model can be incorporated into regional hydrologic models where it is expected to improve predictions of soil ice content, leading to improved estimates of over-winter streamflow and flood potential.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,843

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,177 · 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