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Enregistrement W192017931 · doi:10.1016/0967-0653(96)80798-8

10.1016/0967-0653(96)80798-8

2000· article· en· W192017931 sur OpenAlexvenueno aff
Robert S. Young, Orrin H. Pilkey, David M. Bush, E. Robert Thieler

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShoreSediment transportCoastal engineeringRange (aeronautics)SmoothingLongshore driftScale (ratio)Computer scienceTemporal scalesGeologyStatistical modelOperations researchSedimentMarine engineeringMeteorologyOceanographyEngineeringGeographyGeomorphologyCartographyEcologyMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Generalized Model for Simulating Shoreline Change (GENESIS) (HANSON and KRAUS, 1989) is designed to simulate the long-term shoreline changes at coastal engineering sites resulting from spatial and temporal differences in longshore sediment transport. GENESIS is used by the coastal engineering and planning communities for predicting the behavior of shorelines in response to coastal engineering and/or beach replenishment activities that may alter longshore transport. GENESIS is also used by some modelers to develop regional scale sediment budgets. We have evaluated the assumptions behind the GENESIS model in light of well understood nearshore, geologic and oceanographic phenomena. In most cases, the assumptions used in the model fail to be met or are so oversimplified that the model's effectiveness as a predictive tool is limited at best. In addition, the GENESIS Technical Reference (HANSON and KRAUS, 1989) makes it clear that adequate data for running the model are seldom, if ever, available. Frequently, averaged values must be used, smoothing over great potential variability in data sets (waves, profile shape, etc.). When predictions are made, it is not possible to quantify the uncertainty in the assumptions or the error in the data, and thus it is not possible to quantify the uncertainty in predicted results. GENESIS does not provide the modeler with statistical answers. The best the modeler can do is to vary the input parameters to produce a range of possible scenarios. There is no way to objectively evaluate which scenario is the most reasonable. As the Technical Reference emphasizes, even with GENESIS the user must still constantly rely on his or her own technical expertise. All of this uncertainty makes GENESIS, at best, a qualitative not quantitative model, and at worst a model that, after a certain amount of assuming and adjusting input parameters, produces a result that the coastal expert employing its services expected - - a way of backing up one 's judgment with what appear to be real numbers. We believe that future modeling efforts need to focus on statistical models where each parameter input into the model is accompanied by probabilities of its accuracy and predictive capabilities, producing probabilistic results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0100,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9900,993

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,146
Écart entre enseignants0,142 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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