Anonymous

Item talk:Q44528: Difference between revisions

From geokb
71,685 bytes removed ,  5 months ago
no edit summary
No edit summary
No edit summary
Line 1: Line 1:
ORCiD:
ORCID:
   meta:
   '@context': http://schema.org
    status_code: 200
  '@id': https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
    timestamp: '2023-10-20T08:42:11.311752'
   '@reverse':
    url: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
     creator:
   orcid:
    - '@id': https://doi.org/10.1002/lno.12549
     activities:
      '@type': CreativeWork
      educations:
      identifier:
        affiliation-group:
        '@type': PropertyValue
        - external-ids:
        propertyID: doi
            external-id: []
        value: 10.1002/lno.12549
          last-modified-date:
      name: Deep learning of estuary salinity dynamics is physically accurate at a
            value: 1422359356390
        fraction of hydrodynamic model computational cost
          summaries:
    - '@id': https://doi.org/10.1038/s44221-024-00202-z
          - education-summary:
      '@type': CreativeWork
              created-date:
      identifier:
                value: 1422359356390
        '@type': PropertyValue
              department-name: University Program in Ecology
        propertyID: doi
              display-index: '0'
        value: 10.1038/s44221-024-00202-z
              end-date:
      name: Deep learning for water quality
                day:
    - '@id': https://doi.org/10.1029/2023wr034420
                  value: '15'
      '@type': CreativeWork
                month:
      identifier:
                  value: '05'
        '@type': PropertyValue
                year:
        propertyID: doi
                  value: '2012'
        value: 10.1029/2023wr034420
              external-ids: null
      name: Identifying Structural Priors in a Hybrid Differentiable Model for Stream
              last-modified-date:
        Water Temperature Modeling
                value: 1422359356390
    - '@id': https://doi.org/10.1029/2023wr035327
              organization:
      '@type': CreativeWork
                address:
      identifier:
                  city: Durham
        '@type': PropertyValue
                  country: US
        propertyID: doi
                  region: NC
        value: 10.1029/2023wr035327
                disambiguated-organization:
      name: "Train, Inform, Borrow, or Combine? Approaches to Process\u2010Guided\
                  disambiguated-organization-identifier: '3065'
        \ Deep Learning for Groundwater\u2010Influenced Stream Temperature Prediction"
                  disambiguation-source: RINGGOLD
    - '@id': https://doi.org/10.1038/s43017-023-00450-9
                name: Duke University
      '@type': CreativeWork
              path: /0000-0003-3638-8572/education/694107
      identifier:
              put-code: 694107
        '@type': PropertyValue
              role-title: PhD
        propertyID: doi
              source:
        value: 10.1038/s43017-023-00450-9
                assertion-origin-client-id: null
      name: Differentiable modelling to unify machine learning and physical models
                assertion-origin-name: null
        for geosciences
                assertion-origin-orcid: null
    - '@id': https://doi.org/10.1111/1752-1688.13093
                source-client-id: null
      '@type': CreativeWork
                source-name:
      identifier:
                  value: Alison P. Appling
         '@type': PropertyValue
                source-orcid:
        propertyID: doi
                  host: orcid.org
        value: 10.1111/1752-1688.13093
                  path: 0000-0003-3638-8572
      name: "Near\u2010term forecasts of stream temperature using deep learning and\
                  uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
        \ data assimilation in support of management decisions"
              start-date:
    - '@id': https://doi.org/10.1029/2022wr033880
                day:
      '@type': CreativeWork
                  value: '15'
      identifier:
                month:
        '@type': PropertyValue
                  value: 08
        propertyID: doi
                year:
        value: 10.1029/2022wr033880
                  value: '2006'
      name: 'Stream Temperature Prediction in a Shifting Environment: Explaining the
              url: null
        Influence of Deep Learning Architecture'
              visibility: public
    - '@id': https://doi.org/10.31223/x5964s
         - external-ids:
      '@type': CreativeWork
            external-id: []
      identifier:
          last-modified-date:
        '@type': PropertyValue
            value: 1513633506381
        propertyID: doi
          summaries:
        value: 10.31223/x5964s
          - education-summary:
      name: Machine learning for understanding inland water quantity, quality, and
              created-date:
        ecology
                value: 1513633506381
    - '@id': https://doi.org/10.1002/lno.12098
              department-name: null
      '@type': CreativeWork
              display-index: '0'
      identifier:
              end-date:
        '@type': PropertyValue
                day:
        propertyID: doi
                  value: '15'
        value: 10.1002/lno.12098
                month:
      name: "Long\u2010term change in metabolism phenology in north temperate lakes"
                  value: '04'
    - '@id': https://doi.org/10.1016/b978-0-12-819166-8.00121-3
                year:
      '@type': CreativeWork
                  value: '2004'
       identifier:
              external-ids: null
         '@type': PropertyValue
              last-modified-date:
         propertyID: doi
                value: 1513633506381
        value: 10.1016/b978-0-12-819166-8.00121-3
              organization:
      name: Machine Learning for Understanding Inland Water Quantity, Quality, and
                address:
        Ecology
                  city: Stanford
    - '@id': https://doi.org/10.1002/hyp.14565
                  country: US
      '@type': CreativeWork
                  region: CA
      identifier:
                disambiguated-organization: null
        '@type': PropertyValue
                name: Stanford University
        propertyID: doi
              path: /0000-0003-3638-8572/education/5087332
        value: 10.1002/hyp.14565
              put-code: 5087332
      name: "Can machine learning accelerate process understanding and decision\u2010\
              role-title: B.S. Symbolic Systems
        relevant predictions of river water quality?"
              source:
    - '@id': https://doi.org/10.1029/2021wr030138
                assertion-origin-client-id: null
      '@type': CreativeWork
                assertion-origin-name: null
      identifier:
                assertion-origin-orcid: null
        '@type': PropertyValue
                source-client-id: null
        propertyID: doi
                source-name:
        value: 10.1029/2021wr030138
                  value: Alison P. Appling
      name: "Multi\u2010Task Deep Learning of Daily Streamflow and Water Temperature"
                source-orcid:
    - '@id': https://doi.org/10.1002/hyp.14484
                  host: orcid.org
      '@type': CreativeWork
                  path: 0000-0003-3638-8572
      identifier:
                  uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
        '@type': PropertyValue
              start-date:
        propertyID: doi
                day:
        value: 10.1002/hyp.14484
                  value: '15'
      name: "Long\u2010term suspended sediment and particulate organic carbon yields\
                month:
        \ from the Reynolds Creek Experimental Watershed and Critical Zone Observatory"
                  value: 09
    - '@id': https://doi.org/10.1002/essoar.10509644.1
                year:
      '@type': CreativeWork
                  value: '2000'
      identifier:
              url: null
        '@type': PropertyValue
              visibility: public
        propertyID: doi
        last-modified-date:
         value: 10.1002/essoar.10509644.1
          value: 1513633506381
      name: Process learning of stream temperature modelling using deep learning and
        path: /0000-0003-3638-8572/educations
        big data
       employments:
    - '@id': https://doi.org/10.1002/hyp.14400
         affiliation-group:
      '@type': CreativeWork
         - external-ids:
      identifier:
            external-id: []
        '@type': PropertyValue
          last-modified-date:
        propertyID: doi
            value: 1680620863129
        value: 10.1002/hyp.14400
          summaries:
      name: "Deep learning approaches for improving prediction of daily stream temperature\
          - employment-summary:
        \ in data\u2010scarce, unmonitored, and dammed basins"
              created-date:
    - '@id': https://doi.org/10.31223/x55k7g
                value: 1680620755344
      '@type': CreativeWork
              department-name: Analysis & Prediction Branch, Integrated Modeling and
      identifier:
                Prediction Division
        '@type': PropertyValue
              display-index: '1'
        propertyID: doi
              end-date: null
        value: 10.31223/x55k7g
              external-ids: null
      name: Near-term forecasts of stream temperature using process-guided deep learning
              last-modified-date:
        and data assimilation
                value: 1680620863129
    - '@id': https://doi.org/10.1029/2021wr029579
              organization:
      '@type': CreativeWork
                address:
      identifier:
                  city: State College
        '@type': PropertyValue
                  country: US
        propertyID: doi
                  region: PA
        value: 10.1029/2021wr029579
                disambiguated-organization:
      name: "Predicting Water Temperature Dynamics of Unmonitored Lakes With Meta\u2010\
                  disambiguated-organization-identifier: http://dx.doi.org/10.13039/100000203
        Transfer Learning"
                  disambiguation-source: FUNDREF
    - '@id': https://doi.org/10.31223/x5004x
                name: U.S. Geological Survey
      '@type': CreativeWork
              path: /0000-0003-3638-8572/employment/20018279
      identifier:
              put-code: 20018279
        '@type': PropertyValue
              role-title: Ecologist
        propertyID: doi
              source:
        value: 10.31223/x5004x
                assertion-origin-client-id: null
      name: Multi-task deep learning of daily streamflow and water temperature
                assertion-origin-name: null
    - '@id': https://doi.org/10.1088/1748-9326/abd501
                assertion-origin-orcid: null
      '@type': CreativeWork
                source-client-id: null
      identifier:
                source-name:
        '@type': PropertyValue
                  value: Alison P. Appling
        propertyID: doi
                source-orcid:
         value: 10.1088/1748-9326/abd501
                  host: orcid.org
      name: Exploring the exceptional performance of a deep learning stream temperature
                  path: 0000-0003-3638-8572
        model and the value of streamflow data
                  uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
    - '@id': https://doi.org/10.1029/2019wr024883
              start-date:
      '@type': CreativeWork
                day:
      identifier:
                  value: '15'
        '@type': PropertyValue
                month:
        propertyID: doi
                  value: '02'
        value: 10.1029/2019wr024883
                year:
      name: 'AquaSat: A Data Set to Enable Remote Sensing of Water Quality for Inland
                  value: '2023'
        Waters'
              url: null
    - '@id': https://doi.org/10.1029/2019wr024922
              visibility: public
      '@type': CreativeWork
         - external-ids:
      identifier:
            external-id: []
        '@type': PropertyValue
          last-modified-date:
        propertyID: doi
            value: 1680620669976
        value: 10.1029/2019wr024922
          summaries:
      name: "Process\u2010Guided Deep Learning Predictions of Lake Water Temperature"
          - employment-summary:
    - '@id': https://doi.org/10.1002/lno.11154
              created-date:
      '@type': CreativeWork
                value: 1478105501922
      identifier:
              department-name: Data Science Branch, Integrated Information Dissemination
        '@type': PropertyValue
                Division
        propertyID: doi
              display-index: '1'
        value: 10.1002/lno.11154
              end-date:
      name: 'Metabolic rhythms in flowing waters: An approach for classifying river
                day: null
        productivity regimes'
                month: null
    - '@id': https://doi.org/10.1002/lno.11127
                year:
      '@type': CreativeWork
                  value: '2023'
      identifier:
              external-ids: null
        '@type': PropertyValue
              last-modified-date:
        propertyID: doi
                value: 1680620669976
        value: 10.1002/lno.11127
              organization:
      name: Enhancement of primary production during drought in a temperate watershed
                address:
         is greater in larger rivers than headwater streams
                  city: State College
    - '@id': https://doi.org/10.1029/2018gl081166
                  country: US
      '@type': CreativeWork
                  region: PA
      identifier:
                disambiguated-organization:
        '@type': PropertyValue
                  disambiguated-organization-identifier: '2928'
        propertyID: doi
                  disambiguation-source: RINGGOLD
        value: 10.1029/2018gl081166
                name: US Geological Survey
      name: "Detecting Signals of Large\u2010Scale Climate Phenomena in Discharge\
              path: /0000-0003-3638-8572/employment/2530363
        \ and Nutrient Loads in the Mississippi\u2010Atchafalaya River Basin"
              put-code: 2530363
    - '@id': https://doi.org/10.1038/sdata.2018.292
              role-title: Ecologist
      '@type': CreativeWork
              source:
      identifier:
                assertion-origin-client-id: null
        '@type': PropertyValue
                assertion-origin-name: null
        propertyID: doi
                assertion-origin-orcid: null
        value: 10.1038/sdata.2018.292
                source-client-id: null
      name: The metabolic regimes of 356 rivers in the United States
                source-name:
    - '@id': https://doi.org/10.1002/2017jg004140
                  value: Alison P. Appling
      '@type': CreativeWork
                source-orcid:
      identifier:
                  host: orcid.org
        '@type': PropertyValue
                  path: 0000-0003-3638-8572
        propertyID: doi
                  uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
        value: 10.1002/2017jg004140
              start-date:
      name: 'Overcoming Equifinality: Leveraging Long Time Series for Stream Metabolism
                day:
        Estimation'
                  value: '15'
    - '@id': https://doi.org/10.1002/lno.10726
                month:
      '@type': CreativeWork
                  value: '02'
      identifier:
                year:
        '@type': PropertyValue
                  value: '2016'
        propertyID: doi
              url: null
        value: 10.1002/lno.10726
              visibility: public
      name: The metabolic regimes of flowing waters
         - external-ids:
    - '@type': CreativeWork
            external-id: []
      identifier:
          last-modified-date:
        '@type': PropertyValue
            value: 1554379611477
         propertyID: issn
          summaries:
        value: 2073-4859
          - employment-summary:
      name: 'sbtools: A Package Connecting R to Cloud-based Data for Collaborative
              created-date:
        Online Research'
                value: 1475195090818
      sameAs: https://portal.issn.org/resource/ISSN/2073-4859
              department-name: Office of Water Information
    - '@id': https://doi.org/10.1111/ecog.01880
              display-index: '1'
      '@type': CreativeWork
              end-date:
      identifier:
                day:
        '@type': PropertyValue
                  value: '28'
        propertyID: doi
                month:
        value: 10.1111/ecog.01880
                  value: '10'
      name: 'geoknife: reproducible web-processing of large gridded datasets'
                year:
    - '@id': https://doi.org/10.1111/oik.02385
                  value: '2016'
      '@type': CreativeWork
              external-ids: null
      identifier:
              last-modified-date:
        '@type': PropertyValue
                value: 1554379611477
        propertyID: doi
              organization:
        value: 10.1111/oik.02385
                address:
      name: Stoichiometric flexibility in response to fertilization along gradients
                  city: Middleton
        of environmental and organismal nutrient richness
                  country: US
    - '@id': https://doi.org/10.1890/es14-00517.1
                  region: WI
      '@type': CreativeWork
                disambiguated-organization:
      identifier:
                  disambiguated-organization-identifier: '2928'
        '@type': PropertyValue
                  disambiguation-source: RINGGOLD
        propertyID: doi
                name: US Geological Survey
        value: 10.1890/es14-00517.1
              path: /0000-0003-3638-8572/employment/2344338
      name: 'Reducing bias and quantifying uncertainty in watershed flux estimates:
              put-code: 2344338
         the R package loadflex'
              role-title: Data Scientist (contractor)
    - '@id': https://doi.org/10.1086/677282
              source:
      '@type': CreativeWork
                assertion-origin-client-id: null
      identifier:
                assertion-origin-name: null
        '@type': PropertyValue
                assertion-origin-orcid: null
        propertyID: doi
                source-client-id: null
        value: 10.1086/677282
                source-name:
      name: Nutrient Limitation and Physiology Mediate the Fine-Scale (De)coupling
                  value: Alison P. Appling
        of Biogeochemical Cycles
                source-orcid:
    - '@id': https://doi.org/10.1002/2013jg002543
                  host: orcid.org
      '@type': CreativeWork
                  path: 0000-0003-3638-8572
      identifier:
                  uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
        '@type': PropertyValue
              start-date:
        propertyID: doi
                day:
        value: 10.1002/2013jg002543
                  value: '16'
      name: 'Floodplain biogeochemical mosaics: A multidimensional view of alluvial
                month:
        soils'
                  value: '04'
  '@type': Person
                year:
  affiliation:
                  value: '2016'
  - '@id': https://doi.org/10.13039/100000203
              url: null
    '@type': Organization
              visibility: public
    alternateName: Analysis & Prediction Branch, Integrated Modeling and Prediction
         - external-ids:
      Division
            external-id: []
    name: U.S. Geological Survey
          last-modified-date:
  - '@type': Organization
            value: 1475195455293
    alternateName: Data Science Branch, Integrated Information Dissemination Division
          summaries:
    identifier:
          - employment-summary:
      '@type': PropertyValue
              created-date:
      propertyID: RINGGOLD
                value: 1475195438121
      value: '2928'
              department-name: Center for Freshwater Limnology
    name: US Geological Survey
              display-index: '0'
  - '@type': Organization
              end-date:
    alternateName: Office of Water Information
                day:
    identifier:
                  value: '15'
      '@type': PropertyValue
                month:
      propertyID: RINGGOLD
                  value: '04'
      value: '2928'
                year:
    name: US Geological Survey
                  value: '2016'
  - '@type': Organization
              external-ids: null
    alternateName: Center for Freshwater Limnology
              last-modified-date:
    identifier:
                value: 1475195455293
      '@type': PropertyValue
              organization:
      propertyID: RINGGOLD
                address:
      value: '5228'
                  city: Madison
    name: University of Wisconsin Madison
                  country: US
  - '@type': Organization
                  region: WI
    alternateName: Natural Resources and the Environment
                disambiguated-organization:
    identifier:
                  disambiguated-organization-identifier: '5228'
      '@type': PropertyValue
                  disambiguation-source: RINGGOLD
      propertyID: RINGGOLD
                name: University of Wisconsin Madison
      value: '3067'
              path: /0000-0003-3638-8572/employment/2344391
    name: University of New Hampshire
              put-code: 2344391
  - '@type': Organization
              role-title: Postdoc
    alternateName: Nicholas School of the Environment
              source:
    identifier:
                assertion-origin-client-id: null
      '@type': PropertyValue
                assertion-origin-name: null
      propertyID: RINGGOLD
                assertion-origin-orcid: null
      value: '3065'
                source-client-id: null
    name: Duke University
                source-name:
  alumniOf:
                  value: Alison P. Appling
    '@type': Organization
                source-orcid:
    alternateName: University Program in Ecology
                  host: orcid.org
    identifier:
                  path: 0000-0003-3638-8572
      '@type': PropertyValue
                  uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
      propertyID: RINGGOLD
              start-date:
      value: '3065'
                day:
    name: Duke University
                  value: '16'
  familyName: Appling
                month:
  givenName: Alison
                  value: '04'
  mainEntityOfPage: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
                year:
  name: Alison P. Appling
                  value: '2015'
  url: https://www.usgs.gov/staff-profiles/alison-appling
              url: null
              visibility: public
         - external-ids:
            external-id: []
          last-modified-date:
            value: 1475195148517
          summaries:
          - employment-summary:
              created-date:
                value: 1422359433898
              department-name: Natural Resources and the Environment
              display-index: '0'
              end-date:
                day:
                  value: '15'
                month:
                  value: '04'
                year:
                  value: '2015'
              external-ids: null
              last-modified-date:
                value: 1475195148517
              organization:
                address:
                  city: Durham
                  country: US
                  region: NH
                disambiguated-organization:
                  disambiguated-organization-identifier: '3067'
                  disambiguation-source: RINGGOLD
                name: University of New Hampshire
              path: /0000-0003-3638-8572/employment/694114
              put-code: 694114
              role-title: Postdoctoral Associate
              source:
                assertion-origin-client-id: null
                assertion-origin-name: null
                assertion-origin-orcid: null
                source-client-id: null
                source-name:
                  value: Alison P. Appling
                source-orcid:
                  host: orcid.org
                  path: 0000-0003-3638-8572
                  uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
              start-date:
                day:
                  value: '01'
                month:
                  value: '06'
                year:
                  value: '2013'
              url: null
              visibility: public
         - external-ids:
            external-id: []
          last-modified-date:
            value: 1422359569494
          summaries:
          - employment-summary:
              created-date:
                value: 1422359569494
              department-name: Nicholas School of the Environment
              display-index: '0'
              end-date:
                day:
                  value: '25'
                month:
                  value: '05'
                year:
                  value: '2013'
              external-ids: null
              last-modified-date:
                value: 1422359569494
              organization:
                address:
                  city: Durham
                  country: US
                  region: NC
                disambiguated-organization:
                  disambiguated-organization-identifier: '3065'
                  disambiguation-source: RINGGOLD
                name: Duke University
              path: /0000-0003-3638-8572/employment/694125
              put-code: 694125
              role-title: Postdoctoral Associate
              source:
                assertion-origin-client-id: null
                assertion-origin-name: null
                assertion-origin-orcid: null
                source-client-id: null
                source-name:
                  value: Alison P. Appling
                source-orcid:
                  host: orcid.org
                  path: 0000-0003-3638-8572
                  uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
              start-date:
                day:
                  value: '15'
                month:
                  value: '05'
                year:
                  value: '2012'
              url: null
              visibility: public
        last-modified-date:
          value: 1680620863129
        path: /0000-0003-3638-8572/employments
      works:
        group:
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1038/s43017-023-00450-9
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1038/s43017-023-00450-9
              external-id-value: 10.1038/s43017-023-00450-9
          last-modified-date:
            value: 1689068898570
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1689068898570
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1038/s43017-023-00450-9
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1038/s43017-023-00450-9
                external-id-value: 10.1038/s43017-023-00450-9
            journal-title:
              value: Nature Reviews Earth & Environment
            last-modified-date:
              value: 1689068898570
            path: /0000-0003-3638-8572/work/138450227
            publication-date:
              day:
                value: '11'
              month:
                value: '07'
              year:
                value: '2023'
            put-code: 138450227
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: Differentiable modelling to unify machine learning and physical
                  models for geosciences
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1038/s43017-023-00450-9
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1111/1752-1688.13093
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1111/1752-1688.13093
              external-id-value: 10.1111/1752-1688.13093
          last-modified-date:
            value: 1680684226460
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1672216714277
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1111/1752-1688.13093
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1111/1752-1688.13093
                external-id-value: 10.1111/1752-1688.13093
            journal-title:
              value: JAWRA Journal of the American Water Resources Association
            last-modified-date:
              value: 1680684226460
            path: /0000-0003-3638-8572/work/125434263
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: '04'
              year:
                value: '2023'
            put-code: 125434263
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: "Near\u2010term forecasts of stream temperature using deep\
                  \ learning and data assimilation in support of management decisions"
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1111/1752-1688.13093
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1029/2022wr033880
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1029/2022WR033880
              external-id-value: 10.1029/2022WR033880
          last-modified-date:
            value: 1680618379030
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1678826704977
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1029/2022wr033880
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1029/2022WR033880
                external-id-value: 10.1029/2022WR033880
            journal-title:
              value: Water Resources Research
            last-modified-date:
              value: 1680618379030
            path: /0000-0003-3638-8572/work/130828584
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: '04'
              year:
                value: '2023'
            put-code: 130828584
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: 'Stream Temperature Prediction in a Shifting Environment: Explaining
                  the Influence of Deep Learning Architecture'
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1029/2022WR033880
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.31223/x5964s
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.31223/X5964S
              external-id-value: 10.31223/X5964S
          last-modified-date:
            value: 1662372743926
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1662214810641
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.31223/x5964s
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.31223/X5964S
                external-id-value: 10.31223/X5964S
            journal-title: null
            last-modified-date:
              value: 1662372743926
            path: /0000-0003-3638-8572/work/118383357
            publication-date:
              day:
                value: '05'
              month:
                value: 09
              year:
                value: '2022'
            put-code: 118383357
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: Machine learning for understanding inland water quantity, quality,
                  and ecology
              translated-title: null
            type: preprint
            url:
              value: https://doi.org/10.31223/X5964S
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1002/lno.12098
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1002/lno.12098
              external-id-value: 10.1002/lno.12098
          last-modified-date:
            value: 1660021481042
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1652956867009
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1002/lno.12098
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1002/lno.12098
                external-id-value: 10.1002/lno.12098
            journal-title:
              value: Limnology and Oceanography
            last-modified-date:
              value: 1660021481042
            path: /0000-0003-3638-8572/work/113279349
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: '07'
              year:
                value: '2022'
            put-code: 113279349
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: "Long\u2010term change in metabolism phenology in north temperate\
                  \ lakes"
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1002/lno.12098
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1016/b978-0-12-819166-8.00121-3
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1016/b978-0-12-819166-8.00121-3
              external-id-value: 10.1016/b978-0-12-819166-8.00121-3
          last-modified-date:
            value: 1672594960712
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1672594960712
            display-index: '1'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1016/b978-0-12-819166-8.00121-3
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1016/b978-0-12-819166-8.00121-3
                external-id-value: 10.1016/b978-0-12-819166-8.00121-3
            journal-title:
              value: Encyclopedia of Inland Waters
            last-modified-date:
              value: 1672594960712
            path: /0000-0003-3638-8572/work/125638852
            publication-date:
              day:
                value: '23'
              month:
                value: '05'
              year:
                value: '2022'
            put-code: 125638852
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id: null
              source-name:
                value: Alison P. Appling
              source-orcid:
                host: orcid.org
                path: 0000-0003-3638-8572
                uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: Machine Learning for Understanding Inland Water Quantity, Quality,
                  and Ecology
              translated-title: null
            type: book-chapter
            url:
              value: http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-12-819166-8.00121-3
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1002/hyp.14565
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1002/hyp.14565
              external-id-value: 10.1002/hyp.14565
          last-modified-date:
            value: 1667533893345
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1650812560080
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1002/hyp.14565
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1002/hyp.14565
                external-id-value: 10.1002/hyp.14565
            journal-title:
              value: Hydrological Processes
            last-modified-date:
              value: 1667533893345
            path: /0000-0003-3638-8572/work/111975653
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: '04'
              year:
                value: '2022'
            put-code: 111975653
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: "Can machine learning accelerate process understanding and\
                  \ decision\u2010relevant predictions of river water quality?"
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1002/hyp.14565
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1029/2021wr030138
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1029/2021WR030138
              external-id-value: 10.1029/2021WR030138
          last-modified-date:
            value: 1654720133127
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1646246575146
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1029/2021wr030138
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1029/2021WR030138
                external-id-value: 10.1029/2021WR030138
            journal-title:
              value: Water Resources Research
            last-modified-date:
              value: 1654720133127
            path: /0000-0003-3638-8572/work/109114107
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: '04'
              year:
                value: '2022'
            put-code: 109114107
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: "Multi\u2010Task Deep Learning of Daily Streamflow and Water\
                  \ Temperature"
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1029/2021WR030138
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1002/hyp.14484
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1002/hyp.14484
              external-id-value: 10.1002/hyp.14484
          last-modified-date:
            value: 1654199699533
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1645165335562
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1002/hyp.14484
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1002/hyp.14484
                external-id-value: 10.1002/hyp.14484
            journal-title:
              value: Hydrological Processes
            last-modified-date:
              value: 1654199699533
            path: /0000-0003-3638-8572/work/108414631
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: '02'
              year:
                value: '2022'
            put-code: 108414631
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: "Long\u2010term suspended sediment and particulate organic\
                  \ carbon yields from the Reynolds Creek Experimental Watershed and\
                  \ Critical Zone Observatory"
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1002/hyp.14484
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1002/essoar.10509644.1
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1002/essoar.10509644.1
              external-id-value: 10.1002/essoar.10509644.1
          last-modified-date:
            value: 1654170647468
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1639749485050
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1002/essoar.10509644.1
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1002/essoar.10509644.1
                external-id-value: 10.1002/essoar.10509644.1
            journal-title: null
            last-modified-date:
              value: 1654170647468
            path: /0000-0003-3638-8572/work/104912989
            publication-date:
              day:
                value: '17'
              month:
                value: '12'
              year:
                value: '2021'
            put-code: 104912989
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: Process learning of stream temperature modelling using deep
                  learning and big data
              translated-title: null
            type: preprint
            url:
              value: https://doi.org/10.1002/essoar.10509644.1
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1002/hyp.14400
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1002/hyp.14400
              external-id-value: 10.1002/hyp.14400
          last-modified-date:
            value: 1654164028478
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1637930956327
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1002/hyp.14400
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1002/hyp.14400
                external-id-value: 10.1002/hyp.14400
            journal-title:
              value: Hydrological Processes
            last-modified-date:
              value: 1654164028478
            path: /0000-0003-3638-8572/work/103796104
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: '11'
              year:
                value: '2021'
            put-code: 103796104
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: "Deep learning approaches for improving prediction of daily\
                  \ stream temperature in data\u2010scarce, unmonitored, and dammed\
                  \ basins"
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1002/hyp.14400
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.31223/x55k7g
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.31223/X55K7G
              external-id-value: 10.31223/X55K7G
          last-modified-date:
            value: 1654127674429
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1628258027128
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.31223/x55k7g
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.31223/X55K7G
                external-id-value: 10.31223/X55K7G
            journal-title: null
            last-modified-date:
              value: 1654127674429
            path: /0000-0003-3638-8572/work/98143701
            publication-date:
              day:
                value: '06'
              month:
                value: 08
              year:
                value: '2021'
            put-code: 98143701
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: Near-term forecasts of stream temperature using process-guided
                  deep learning and data assimilation
              translated-title: null
            type: other
            url:
              value: https://doi.org/10.31223/X55K7G
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1029/2021wr029579
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1029/2021WR029579
              external-id-value: 10.1029/2021WR029579
          last-modified-date:
            value: 1654077240883
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1623861032629
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1029/2021wr029579
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1029/2021WR029579
                external-id-value: 10.1029/2021WR029579
            journal-title:
              value: Water Resources Research
            last-modified-date:
              value: 1654077240883
            path: /0000-0003-3638-8572/work/95594436
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: '07'
              year:
                value: '2021'
            put-code: 95594436
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: "Predicting Water Temperature Dynamics of Unmonitored Lakes\
                  \ With Meta\u2010Transfer Learning"
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1029/2021WR029579
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.31223/x5004x
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.31223/X5004X
              external-id-value: 10.31223/X5004X
          last-modified-date:
            value: 1654068967469
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1621611551126
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.31223/x5004x
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.31223/X5004X
                external-id-value: 10.31223/X5004X
            journal-title: null
            last-modified-date:
              value: 1654068967469
            path: /0000-0003-3638-8572/work/94229514
            publication-date:
              day:
                value: '21'
              month:
                value: '05'
              year:
                value: '2021'
            put-code: 94229514
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: Multi-task deep learning of daily streamflow and water temperature
              translated-title: null
            type: other
            url:
              value: https://doi.org/10.31223/X5004X
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1088/1748-9326/abd501
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1088/1748-9326/abd501
              external-id-value: 10.1088/1748-9326/abd501
          last-modified-date:
            value: 1653997614081
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1608330133606
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1088/1748-9326/abd501
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1088/1748-9326/abd501
                external-id-value: 10.1088/1748-9326/abd501
            journal-title:
              value: Environmental Research Letters
            last-modified-date:
              value: 1653997614081
            path: /0000-0003-3638-8572/work/85516281
            publication-date:
              day:
                value: '18'
              month:
                value: '12'
              year:
                value: '2020'
            put-code: 85516281
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: Exploring the exceptional performance of a deep learning stream
                  temperature model and the value of streamflow data
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1088/1748-9326/abd501
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1029/2019wr024883
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1029/2019WR024883
              external-id-value: 10.1029/2019WR024883
          last-modified-date:
            value: 1693628169119
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1570816433990
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1029/2019wr024883
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1029/2019WR024883
                external-id-value: 10.1029/2019WR024883
            journal-title:
              value: Water Resources Research
            last-modified-date:
              value: 1693628169119
            path: /0000-0003-3638-8572/work/62997431
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: '11'
              year:
                value: '2019'
            put-code: 62997431
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: 'AquaSat: A Data Set to Enable Remote Sensing of Water Quality
                  for Inland Waters'
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1029/2019WR024883
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1029/2019wr024922
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1029/2019WR024922
              external-id-value: 10.1029/2019WR024922
          last-modified-date:
            value: 1693628169347
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1573208577007
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1029/2019wr024922
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1029/2019WR024922
                external-id-value: 10.1029/2019WR024922
            journal-title:
              value: Water Resources Research
            last-modified-date:
              value: 1693628169347
            path: /0000-0003-3638-8572/work/64291960
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: '11'
              year:
                value: '2019'
            put-code: 64291960
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: "Process\u2010Guided Deep Learning Predictions of Lake Water\
                  \ Temperature"
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1029/2019WR024922
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1002/lno.11154
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1002/lno.11154
              external-id-value: 10.1002/lno.11154
          last-modified-date:
            value: 1694317266088
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1551655636650
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1002/lno.11154
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1002/lno.11154
                external-id-value: 10.1002/lno.11154
            journal-title:
              value: Limnology and Oceanography
            last-modified-date:
              value: 1694317266088
            path: /0000-0003-3638-8572/work/54829696
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: 09
              year:
                value: '2019'
            put-code: 54829696
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: 'Metabolic rhythms in flowing waters: An approach for classifying
                  river productivity regimes'
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1002/lno.11154
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1002/lno.11127
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1002/lno.11127
              external-id-value: 10.1002/lno.11127
          last-modified-date:
            value: 1693346336668
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1549399524239
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1002/lno.11127
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1002/lno.11127
                external-id-value: 10.1002/lno.11127
            journal-title:
              value: Limnology and Oceanography
            last-modified-date:
              value: 1693346336668
            path: /0000-0003-3638-8572/work/53666841
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: '07'
              year:
                value: '2019'
            put-code: 53666841
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: Enhancement of primary production during drought in a temperate
                  watershed is greater in larger rivers than headwater streams
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1002/lno.11127
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1029/2018gl081166
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1029/2018GL081166
              external-id-value: 10.1029/2018GL081166
          last-modified-date:
            value: 1653693640136
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1553030035112
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1029/2018gl081166
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1029/2018GL081166
                external-id-value: 10.1029/2018GL081166
            journal-title:
              value: Geophysical Research Letters
            last-modified-date:
              value: 1653693640136
            path: /0000-0003-3638-8572/work/55477775
            publication-date:
              day:
                value: '16'
              month:
                value: '04'
              year:
                value: '2019'
            put-code: 55477775
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: "Detecting Signals of Large\u2010Scale Climate Phenomena in\
                  \ Discharge and Nutrient Loads in the Mississippi\u2010Atchafalaya\
                  \ River Basin"
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1029/2018GL081166
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1038/sdata.2018.292
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1038/sdata.2018.292
              external-id-value: 10.1038/sdata.2018.292
          last-modified-date:
            value: 1671585488899
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1544537193294
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1038/sdata.2018.292
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1038/sdata.2018.292
                external-id-value: 10.1038/sdata.2018.292
            journal-title:
              value: Scientific Data
            last-modified-date:
              value: 1671585488899
            path: /0000-0003-3638-8572/work/51541390
            publication-date:
              day:
                value: '11'
              month:
                value: '12'
              year:
                value: '2018'
            put-code: 51541390
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: The metabolic regimes of 356 rivers in the United States
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1038/sdata.2018.292
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1002/2017jg004140
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1002/2017JG004140
              external-id-value: 10.1002/2017JG004140
          last-modified-date:
            value: 1693946076107
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1517970729113
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1002/2017jg004140
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1002/2017JG004140
                external-id-value: 10.1002/2017JG004140
            journal-title:
              value: 'Journal of Geophysical Research: Biogeosciences'
            last-modified-date:
              value: 1693946076107
            path: /0000-0003-3638-8572/work/41405765
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: '02'
              year:
                value: '2018'
            put-code: 41405765
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: 'Overcoming Equifinality: Leveraging Long Time Series for Stream
                  Metabolism Estimation'
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1002/2017JG004140
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1002/lno.10726
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url: null
              external-id-value: 10.1002/lno.10726
          last-modified-date:
            value: 1653571399405
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1517544415234
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1002/lno.10726
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url: null
                external-id-value: 10.1002/lno.10726
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 0024-3590
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: part-of
                external-id-type: issn
                external-id-url: null
                external-id-value: 0024-3590
            journal-title:
              value: Limnology and Oceanography
            last-modified-date:
              value: 1653571399405
            path: /0000-0003-3638-8572/work/41237442
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: '10'
              year:
                value: '2017'
            put-code: 41237442
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name:
                value: Alison P. Appling
              assertion-origin-orcid:
                host: orcid.org
                path: 0000-0003-3638-8572
                uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0002-3054-1567
                uri: https://orcid.org/client/0000-0002-3054-1567
              source-name:
                value: Crossref Metadata Search
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: The metabolic regimes of flowing waters
              translated-title: null
            type: journal-article
            url: null
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 2073-4859
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: issn
              external-id-url: null
              external-id-value: issn 2073-4859
          last-modified-date:
            value: 1513633840174
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1513633840174
            display-index: '1'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 2073-4859
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: issn
                external-id-url: null
                external-id-value: issn 2073-4859
            journal-title:
              value: The R Journal
            last-modified-date:
              value: 1513633840174
            path: /0000-0003-3638-8572/work/39763276
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: 08
              year:
                value: '2016'
            put-code: 39763276
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id: null
              source-name:
                value: Alison P. Appling
              source-orcid:
                host: orcid.org
                path: 0000-0003-3638-8572
                uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: 'sbtools: A Package Connecting R to Cloud-based Data for Collaborative
                  Online Research'
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://journal.r-project.org/archive/2016-1/winslow-chamberlain-appling-etal.pdf
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1111/ecog.01880
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url: null
              external-id-value: 10.1111/ecog.01880
          last-modified-date:
            value: 1653559092265
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1513633603982
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1111/ecog.01880
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url: null
                external-id-value: 10.1111/ecog.01880
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 0906-7590
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: part-of
                external-id-type: issn
                external-id-url: null
                external-id-value: 0906-7590
            journal-title:
              value: Ecography
            last-modified-date:
              value: 1653559092265
            path: /0000-0003-3638-8572/work/39763247
            publication-date:
              day:
                value: 09
              month:
                value: '11'
              year:
                value: '2015'
            put-code: 39763247
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name:
                value: Alison P. Appling
              assertion-origin-orcid:
                host: orcid.org
                path: 0000-0003-3638-8572
                uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0002-3054-1567
                uri: https://orcid.org/client/0000-0002-3054-1567
              source-name:
                value: Crossref Metadata Search
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: 'geoknife: reproducible web-processing of large gridded datasets'
              translated-title: null
            type: journal-article
            url: null
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1111/oik.02385
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: https://doi.org/10.1111/oik.02385
              external-id-value: 10.1111/oik.02385
          last-modified-date:
            value: 1696222688308
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1454004036620
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1111/oik.02385
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: https://doi.org/10.1111/oik.02385
                external-id-value: 10.1111/oik.02385
            journal-title:
              value: Oikos
            last-modified-date:
              value: 1696222688308
            path: /0000-0003-3638-8572/work/21969750
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: '07'
              year:
                value: '2015'
            put-code: 21969750
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name: null
              assertion-origin-orcid: null
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0001-9884-1913
                uri: https://orcid.org/client/0000-0001-9884-1913
              source-name:
                value: Crossref
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: Stoichiometric flexibility in response to fertilization along
                  gradients of environmental and organismal nutrient richness
              translated-title: null
            type: journal-article
            url:
              value: https://doi.org/10.1111/oik.02385
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1890/es14-00517.1
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url: null
              external-id-value: 10.1890/es14-00517.1
          last-modified-date:
            value: 1653559092272
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1513633607253
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1890/es14-00517.1
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url: null
                external-id-value: 10.1890/es14-00517.1
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 2150-8925
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: part-of
                external-id-type: issn
                external-id-url: null
                external-id-value: 2150-8925
            journal-title:
              value: Ecosphere
            last-modified-date:
              value: 1653559092272
            path: /0000-0003-3638-8572/work/39763248
            publication-date:
              day: null
              month: null
              year:
                value: '2015'
            put-code: 39763248
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name:
                value: Alison P. Appling
              assertion-origin-orcid:
                host: orcid.org
                path: 0000-0003-3638-8572
                uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0002-3054-1567
                uri: https://orcid.org/client/0000-0002-3054-1567
              source-name:
                value: Crossref Metadata Search
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: 'Reducing bias and quantifying uncertainty in watershed flux
                  estimates: the R package loadflex'
              translated-title: null
            type: journal-article
            url: null
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1086/677282
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: ''
              external-id-value: 10.1086/677282
          last-modified-date:
            value: 1653359862273
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1426517912353
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1086/677282
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: ''
                external-id-value: 10.1086/677282
            journal-title:
              value: The American Naturalist
            last-modified-date:
              value: 1653359862273
            path: /0000-0003-3638-8572/work/15772159
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: 09
              year:
                value: '2014'
            put-code: 15772159
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name:
                value: Alison P. Appling
              assertion-origin-orcid:
                host: orcid.org
                path: 0000-0003-3638-8572
                uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0002-3054-1567
                uri: https://orcid.org/client/0000-0002-3054-1567
              source-name:
                value: Crossref Metadata Search
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: Nutrient Limitation and Physiology Mediate the Fine-Scale (De)coupling
                  of Biogeochemical Cycles
              translated-title: null
            type: journal-article
            url: null
            visibility: public
        - external-ids:
            external-id:
            - external-id-normalized:
                transient: true
                value: 10.1002/2013jg002543
              external-id-normalized-error: null
              external-id-relationship: self
              external-id-type: doi
              external-id-url:
                value: ''
              external-id-value: 10.1002/2013jg002543
          last-modified-date:
            value: 1653359862267
          work-summary:
          - created-date:
              value: 1426517906207
            display-index: '0'
            external-ids:
              external-id:
              - external-id-normalized:
                  transient: true
                  value: 10.1002/2013jg002543
                external-id-normalized-error: null
                external-id-relationship: self
                external-id-type: doi
                external-id-url:
                  value: ''
                external-id-value: 10.1002/2013jg002543
            journal-title:
              value: J. Geophys. Res. Biogeosci.
            last-modified-date:
              value: 1653359862267
            path: /0000-0003-3638-8572/work/15772158
            publication-date:
              day: null
              month:
                value: 08
              year:
                value: '2014'
            put-code: 15772158
            source:
              assertion-origin-client-id: null
              assertion-origin-name:
                value: Alison P. Appling
              assertion-origin-orcid:
                host: orcid.org
                path: 0000-0003-3638-8572
                uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
              source-client-id:
                host: orcid.org
                path: 0000-0002-3054-1567
                uri: https://orcid.org/client/0000-0002-3054-1567
              source-name:
                value: Crossref Metadata Search
              source-orcid: null
            title:
              subtitle: null
              title:
                value: 'Floodplain biogeochemical mosaics: A multidimensional view
                  of alluvial soils'
              translated-title: null
            type: journal-article
            url: null
            visibility: public
        last-modified-date:
          value: 1696222688308
        path: /0000-0003-3638-8572/works
    history:
      claimed: true
      completion-date:
        value: 1377876574285
      creation-method: WEBSITE
      deactivation-date: null
      last-modified-date:
        value: 1696222687892
      source: null
      submission-date:
        value: 1377876547621
      verified-email: true
      verified-primary-email: true
    person:
      emails:
        email:
        - created-date:
            value: 1475857403840
          email: aappling@usgs.gov
          last-modified-date:
            value: 1475857452483
          path: null
          primary: true
          put-code: null
          source:
            assertion-origin-client-id: null
            assertion-origin-name: null
            assertion-origin-orcid: null
            source-client-id: null
            source-name:
              value: Alison P. Appling
            source-orcid:
              host: orcid.org
              path: 0000-0003-3638-8572
              uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
          verified: true
          visibility: public
        last-modified-date:
          value: 1475857452483
        path: /0000-0003-3638-8572/email
      name:
        created-date:
          value: 1460765093834
        credit-name:
          value: Alison P. Appling
        family-name:
          value: Appling
        given-names:
          value: Alison
        last-modified-date:
          value: 1678993036594
        path: 0000-0003-3638-8572
        source: null
        visibility: public
      researcher-urls:
        last-modified-date:
          value: 1678993077215
        path: /0000-0003-3638-8572/researcher-urls
        researcher-url:
        - created-date:
            value: 1678993077215
          display-index: 1
          last-modified-date:
            value: 1678993077215
          path: /0000-0003-3638-8572/researcher-urls/3720064
          put-code: 3720064
          source:
            assertion-origin-client-id: null
            assertion-origin-name: null
            assertion-origin-orcid: null
            source-client-id: null
            source-name:
              value: Alison P. Appling
            source-orcid:
              host: orcid.org
              path: 0000-0003-3638-8572
              uri: https://orcid.org/0000-0003-3638-8572
          url:
            value: https://www.usgs.gov/staff-profiles/alison-appling
          url-name: Profile at USGS
          visibility: public
USGS Staff Profile:
USGS Staff Profile:
   '@context': https://schema.org
   '@context': https://schema.org