Influence de la taille des régions homogènes sur la qualité de l'ajustement des crues de rivières non jaugées du Québec
Notice bibliographique
Résumé
The influence of the size of homogeneous regions on the goodness of fit of ungauged river floods is studied by cross validation. Two initial regions, one homogeneous and the other potentially homogeneous, formed by 38 and 34 rivers were used. Homogeneous sub-regions of various sizes were randomly created to study the behaviour of the non-selected rivers, considered as ungauged for the purpose of this study. Results have shown that the size of the sub-regions has less impact on the 2 test results than the inherent quality of each river. In fact, the size of the sub-regions was inversely proportional to the variability, which means that a region of small size has a larger chance to lead to realisation exceeding the χ2 test critical value than a region of large size. In spite of this finding, the influence of the size of the regions was small if one considers that for the worst case scenario (homogeneous sub-regions of five rivers), the percentage of failure of the χ2 test was increased by only about 3%. However, the distribution of the regional L-moment ratios decreases with the size of the sub-regions. The selection of larger homogeneous regions thus allows a reduction in the variability of the estimation of regional T-year events.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».