Implementation of Cyberinfrastructure and Multiple Technology Platforms for Water Resources Management: The North Slope Decision Support System
Notice bibliographique
Résumé
This paper will describe the technological aspects of the North Slope Decision Support System (NSDSS) a project currently underway to develop a water resources management solution in support of oil and gas exploration on the North Slope. Sponsored by the Department of Energy, the NSDSS will consist of an information system, software tools for decisions support, and methodologies for facilitating stakeholder involvement in the decision making process. The NSDSS is initially focused on the process of constructing ice roads across the tundra using water in North Slope lakes. Envisioned as a framework for general water resources planning on the North Slope, the NSDSS will not only apply to the water management issues considered here, but will also be applicable to broader environmental management issues and industry development applications. The NSDSS consists of (1) a cyberinfrastructure (CI) composed of a network of federated databases, and (2) a MS Silverlight based web portal tool (NSDSS.net) that allows for easy data exploration, publishing, water quality and quantity analysis, and ice road planning. The CI contains databases of GIS, field observation time series, net-CDF file based General Circulation model results, and user-created models that work with these input data. Using NSDSS.net, users can explore and publish data, create models of water quality and quantity, and assess the impact of proposed ice road alignments in terms of important stakeholder criteria. Among the innovations necessary to implement these features have been methods for serving data from multiple databases in a unified system. This requires 1) semantic mediation to allow "natural language" queries of federated databases, 2) coincident handling of point and grid datasets, 3) unit mediation to convert raw data from its base units to common units for analysis, 4) automated time series processing to ensure time series are converted to the correct interval and statistic from their database source, and 5) ensuring data security in a shared technology framework. Additional innovations include 1) user friendly and power data exploration and publishing tools, 2) a model database, to which users can publish their models for review and re-use, and 3) new web services for checking the acceptability of targeted ice road routes in terms of their likelihood of disturbing endangered species such as polar bears during their denning process.
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 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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».