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Enregistrement W2051495220 · doi:10.1080/00207233.2014.90801

Geographic Information System-based tools in environmental management

2014· article· en· W2051495220 sur OpenAlexfundno aff
Zeinab Bedri, Michael Bruen

Notice bibliographique

RevueArrow - TU Dublin (Technological University Dublin) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityTrinity College DublinUniversity College DublinQueen's University Belfast
Mots-clésFlexibility (engineering)IrishInformation systemWork (physics)Environmental planningEnvironmental resource managementGeographic information systemComputer scienceGeographyEngineeringEnvironmental scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors reviewed existing modelling platforms as part of a large study of water and pollution pathways through catchments in Ireland (Irish EPA Pathways project). Worldwide, work on producing catchment management tools (CMTs) has been underway for some time and some of the tools identified here date from as early as 1989. Some of the management problems and model conceptualisations have not changed very much but now there is a stronger emphasis on water quality and more concern about a wider range of contaminants. What has changed substantially is the use of Geographical Information System and Graphical Windows interfaces as technologies supporting a wider practical use of these tools. This review of existing CMTs identified three systems which would be candidates if a CMT had to be deployed immediately in Ireland. All have a rigid catchment model structure and lack the flexibility to include any new scientific information or flow-path conceptualisation that may emerge. The same modelling structure is used for all parts of the catchment, with spatial variation represented by parameter variation only and not variation in model structure. They also have rigid graphical user interfaces which cannot be tailored to match any specific requirements that may emerge from the pathways end-user workshops. Thus a CMT with a more flexible and accessible modelling structure is required if the results of current research are to be incorporated.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,021
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0120,017
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,156
Écart entre enseignants0,150 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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