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Enregistrement W2012776463 · doi:10.1061/(asce)1084-0699(2008)13:6(426)

Forecasting Spring Reservoir Inflows in Churchill Falls Basin in Québec, Canada

2008· article· en· W2012776463 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrologic Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamflowClimatologyEnvironmental sciencePrecipitationAutoregressive modelAtmospheric circulationStructural basinAutocorrelationMeteorologyWater yearDrainage basinGeographyGeologyEconometricsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of different models and procedures for forecasting aggregated May–July streamflow for the Churchill Falls basin on the Québec-Labrador peninsula is compared. The models compared have different lead times and include an autoregressive model using only past streamflow data, an autoregressive with exogenous input model utilizing both past streamflow and precipitation, and a linear regression model using the principal components of exogenous measures of atmospheric circulation inferred from the National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research reanalysis project. The forecast skills of the different approaches are compared using a variety of measures of performance. The results indicate that relatively accurate forecasts using only measures of atmospheric circulation can be issued as early as in December of the prior year. A multimodel combination approach is found to be more effective than the use of a single forecast model. In addition, it is concluded that forecasting models utilizing atmospheric circulation data are useful, especially for basins where hydroclimatic observations are scarce and for basins where flows and other hydroclimatic variables are not strongly autocorrelated (do not depend on their past).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,163 · 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