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Enregistrement W7132181915

Water dynamics in Europe due to climate change

2018· dissertation· hr· W7132181915 sur OpenAlexaboutno aff
Sara Šariri

Notice bibliographique

RevueRepository of the Faculty of Science, University of Zagreb · 2018
Typedissertation
Languehr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness managementQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prirodni su protočni režimi rijeka u Europi već bitno izmijenjeni djelovanjem čovjeka: izgradnjom brana, nasipa i kanala, ali također i crpljenjem vode za potrebe stanovništva. Klimatske promjene predstavljaju dodatan rizik. Glavni elementi klime, čije će promjene utjecati na hidrološki ciklus i protočne režime rijeka, su oborine, temperatura i snježni pokrov. Same promjene tih elemenata i njihove posljedice bit će drugačije u pojedinim klimatskim zonama Europe. Najveći stupanj promjene može se očekivati u mediteranskoj i borealnoj klimatskoj zoni, a najmanji u oceanskom dijelu umjerene. Doći će do promjene obujma i vremena javljanja ekstremnih protoka, što će biti bitno za učestalost javljanja i intenzitet riječnih poplava. Očekuje se da će se one u budućnosti povećati kao rezultat daljnjeg ekonomskog rasta i klimatskih promjena. Prosječno vrijeme poplavljivanja u toku godine u Europi se postupno mijenja kako od zapada prema istoku, zbog povećanja udaljenosti od Atlantskog oceana, tako i od juga prema sjeveru, zbog povećanja utjecaja procesa povezanih sa snijegom. U seminarskom je radu za svaku od šest europskih klimatskih zona objašnjeno kako bi tipični protočni režimi mogli izgledati 2050ih pod utjecajem isključivo klimatskih promjena i prikazano hidrogramom reprezentativne rijeke. Klimatske će promjene imati velike posljedice, kako na ekosustave kopnenih voda, tako i na raspoloživost slatke vode za ljudsku upotrebu i neophodno je pažljivo upravljanje vodnim resursima kako bi se te posljedice ublažile.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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