Multicriterion decision analysis approach to assess the utility of watershed modeling for management decisions
Notice bibliographique
Résumé
This paper employs the multicriterion decision analysis (MCDA) technique in a novel way to address the efficiency of watershed instrumentation programs and the efficacy of watershed modeling. A case study of reconstructed watersheds in northern Alberta, Canada, is used to illustrate the proposed usage of the MCDA technique. The watersheds have been disturbed as a result of oil sands mining activities. Assessing the performance of the reconstructed watersheds with regard to restoring the hydrology of the disturbed watershed is a crucial issue for both the mining industry and other stakeholders. The problem is formulated in a multicriterion context. A payoff matrix containing seven evaluation criteria and three different soil covers as feasible alternatives is constructed. The system dynamics watershed (SDW) model is used to simulate the reconstructed watersheds over a period of 61 years using historical meteorological records. Accordingly, 61 payoff matrices that are populated using the results of the SDW model are evaluated. A multicriterion decision analysis framework is implemented to evaluate the different alternatives with respect to the chosen set of criteria. The three alternatives are ranked every year, and accordingly, the probability that a certain alternative dominates others is estimated. The alternative that has the highest probability of occupying the top rank over the period of analysis is indicated as the best alternative. The probability value is called the probability of making the right decision (PMRD). Various types of uncertainty analyses are conducted to evaluate the sensitivity of the final decision to changes in the scores of the evaluation matrices. An index, named the confidence in the PMRD, is developed to quantify the reliability of the results of the watershed model. The results highlight the utility of modeling as a possible alternative to some components of the intensive instrumentation program. Moreover, areas of deficiency and inaccuracies in the watershed model are identified for further improvements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».