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Enregistrement W7061950819

Série d’indicateurs du bassin du lac Winnipeg

2018· report· fr· W7061950819 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2018
Typereport
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Generation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrainage basinWater tanksFish <Actinopterygii>
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le lac Winnipeg est le dixième plus grand lac d’eau douce du monde en superficie et le troisième plus grand réservoir d’eau douce. Son bassin hydrographique s’étend sur quatre provinces et quatre États américains. Le lac est important pour les Manitobains puisqu’il abrite une pêche commerciale et une pêche de subsistance considérables et constitue une source d’eau potable pour les résidents permanents et saisonniers, ainsi qu’une destination récréative et touristique. Les rivières qui alimentent le lac y transportent du phosphore, de l’azote et des matières solides en suspension provenant de l’ensemble du bassin hydrographique. Les rivières transportent également des polluants de sources ponctuelles et diffuses, comme les effluents municipaux et industriels et les eaux de ruissellement. Par conséquent, le lac subit une eutrophisation (enrichissement accéléré en éléments nutritifs), et la fréquence et la gravité des proliférations d’algues augmentent. D’autres aspects des activités humaines dans le bassin hydrographique du lac Winnipeg sont à prendre en considération : prélèvement d’eau; drainage; dérivation d’eau; érosion du sol; pratiques agricoles; and changements dans l’étendue des milieux humides.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,180 · 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