MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Turkey Lakes Watershed - Stream Water Flow

2020· dataset· en· W6907433333 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueGEOSCAN · 2020
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrology (agriculture)WeirSTREAMSWater yearWatershedStreamflowStage (stratigraphy)Flow (mathematics)Water level

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset contains annual mean stream water flow/discharge data derived from daily means for headwater streams draining forested hillslopes measured at stream catchments C31, C32, C33, C34, C35, C37, C38, C39, C42, C46, C47, C49, and C50 in the Turkey Lakes Watershed, approximately 60 km northwest of Sault Ste. Marie, Ontario, Canada. This data set is recorded as annual mean flow by calendar year (January-December in litres per second), annual mean flow by water year (October to September in litres per second), and annual number of zero flow days by water year. Daily mean flows that were used to derive this data set were recorded from 1981-2012 by the Great Lakes Forestry Centre, and are reported for 1981-2011 due to some inaccuracies throughout the 2012 data. Hydrological gauging stations employ "flow-control" 120 degree V-notch weirs (catchments 31, 33, 34, 37, 39, 42, 46, and 47), 90 degree V-notch weirs (catchments 32, 35, and 49), and 60 degrees V-notch weirs (catchment 38) to facilitate monitoring of stream discharge. Water "stage" or depth within the structure (e.g. in the pool behind the weir notch) is automatically and continuously recorded by chart recorders (Leupold & Stevens A-71 SE Water Level Recorder) from 1981-2003. Capacitance rods (Trutrack WT-HR 1000) installed in stilling wells replaced the chart recorders over the period of 2002 to 2003 and were used until 2012. The capacitance rods logged data at 1 hour intervals for the majority of their use and then averaged to a daily rate. Manual stage measurements have been taken intermittently when synoptic water chemistry samples were taken throughout the years. Stage data are then converted to a continuous record of flow using the relationship between stage and discharge measurements.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,254

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGEOSCANTravaux en français237 207