Understanding the Effects of Climate Change in the Yukon River Basin through a Synergistic Research Approach
Notice bibliographique
Résumé
Climatic warming in northern latitudes is resulting in a longer growing season, permafrost warming, thermokarst formation, enhanced glacier melting, and earlier ice breakup of lakes and rivers. The Yukon River Basin located in northwestern Canada and central Alaska has extensive permafrost of varying distribution and thickness that is degrading. The basin drains 854,700 km 2 and supports a population of approximately 126,000 people, 10 percent of which rely heavily on the basin’s fish and game resources for their subsistence or livelihood (Brabets et al. 2000). The 3,300-km-long Yukon River and its major tributaries also supply drinking water for towns and villages in the interior of Alaska and provide routes for travel by local residents and for migration by spawning salmon. Therefore, streamflow timing is important from both water resource management and ecologic sustainability perspectives. Recent findings indicate a shift in streamflow behavior toward increased flow during the winter months when the large streams are fed by groundwater, an earlier spring peak, and decreased flow during summer months when streams are fed predominately by surface water runoff. These shifts in streamflow timing may be attributed, in large part, to permafrost thawing and a deepened groundwater flow system. A trend analysis shows the proportion of groundwater to total annual discharge from the Yukon River Basin increasing by 0.9 percent per year over the past several decades (Walvoord and Striegl 2007). Groundwater is depleted in
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».