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Enregistrement W1984012814 · doi:10.14796/jwmm.c369

Proposed Addition to SWMM5 Capability to Model Long Term Continuous Rainfall Dependent Infiltration

2014· article· en· W1984012814 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueKarst Systems and Hydrogeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfiltration (HVAC)InflowEnvironmental scienceTerm (time)Hydrology (agriculture)MeteorologyGeotechnical engineeringGeologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of the SPU-LTCRDI (Seattle Public Utilitieslong term continuous rainfall dependent infiltration) method is based upon:• the current SWMM5 Groundwater module; • a model described in section 2.5 of a paper titled, "Simplified Conceptual Structures and Analytical Solutions for Groundwater Discharge Using Reservoir Equations" (Rimmer and Hartmann 2012) which will be referenced as the Section 2.5 model hereinafter; • Darcy's equation for groundwater seepage; and • observations from RDII flow monitoring data.The Section 2.5 model was chosen because of its similarity to the existing SWMM5 Groundwater module which simplified the additional coding necessary to implement the SPU-LTCRDI method into the current SWMM5 engine.During the development of the SPU-LTCRDI method, the aquifer configuration and discharge equations of the current SWMM5 Groundwater module and the Section 2.5 model were combined and subsequently modified for the SPU-LTCRDI method.The following sections describe the aquifer configuration and the groundwater flow components of the SPU-LTCRDI method.As the SWMM5 engine allows for both metric and U.S. traditional units, all variables presented in this paper adopt the same units as their equivalent in the current SWMM5 engine.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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