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Enregistrement W2017498753 · doi:10.5539/jgg.v5n3p135

Type One Error and the Impact of Human Societies on Large Rivers

2013· article· en· W2017498753 sur OpenAlexvenueno aff
Béla Borsos

Notice bibliographique

RevueJournal of Geography and Geology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural (archaeology)HierarchyRenewable energyNatural resourceSustainable developmentNatural resource economicsHuman systems engineeringEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEnvironmental planningEnvironmental economicsGeographyEcologyEconomicsSociologyPolitical scienceSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper deals with the management of large rivers from systems theory and human ecology perspective. Natural systems, hierarchy and equilibrium have been widely discussed earlier on, but their relations with human-made structures and modifications on large rivers is a less covered area. One of the key statements in this field is Type One error, the inherent conflict between human-made structures and natural processes. The renewable energy concept, when applied to water resources, has some traps and misleading implications. In fact, renewable sources – including water – can also be depleted if their rate of replenishment is exceeded. Economy-driven river regulations and land use practices triggered a series of events where the system feedback of the river was not taken into account. As a result, the need for yet further manipulations and interference kept on returning, entailing even more and more costs, increased risks and destabilising natural systems. Sustainable river management takes a fresh look at the problem, with historical examples from places like the Carpathian Basin, Mesopotamia or citing recent practices from Thailand.

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)0,156
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,509
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1560,509
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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