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Enregistrement W7065534004

The effects of climate change on nutrient loading and river discharge

2023· dissertation· en· W7065534004 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrology (agriculture)DischargePrecipitationWatershedNutrientWater qualitySpring (device)Total suspended solidsParticulates
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was conducted to identify temporal changes in nutrient and sediment concentrations and loads (total phosphorus, particulate phosphorus, total dissolved phosphorus, total nitrogen, and total suspended solids) in Swan River and Woody River of the Swan Lake watershed, Manitoba. Temporal changes in physical hydrology (river discharge and precipitation) were also investigated to determine if these parameters influenced the changes in water quality concentrations and loads across the Swan Lake watershed. Annual and seasonal totals of water quality variables, river discharge, and average watershed total precipitation were examined for change over 30 years. The results showed a statistically significant increase in nutrients and total suspended solids (TSS), and river discharge, particularly in Swan River. Both rivers experienced statistically significant increases during the spring season with changes in median values as high as 450% in TSS between 1989 – 2000 and 2010 – 2018. Annual river discharge in Swan River and Woody River increased by 182% and 103%, respectively, with Swan River experiencing a statistically significant increase over the 30-year period. Seasonally, both rivers increased statistically significantly in the spring season with an 80% increase. Total precipitation across the watershed increased 3% annually, including a 6% increase in the spring, and summer and fall seasons, and 8% decrease in the winter season between 1995 – 2001 and 2009 – 2015. There were correlations between water quality variables and river discharge, and between river discharge and precipitation. Precipitation in this area influences river discharge and since nutrients and sediments are strongly correlated with river discharge, precipitation indirectly influences nutrient and sediment exports.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,181 · 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.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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