Sources of Uncertainty in Canadian Low Flow Hydrometric Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The uncertainty of estimated daily mean discharge is 5% at the 95% confidence interval (Herschy, 1999a). The use of this unique value requires acceptance of the assumption of uniformity of uncertainty within the hydrometric dataset. It is the implicit responsibility of each researcher to challenge this assumption with respect to any given hypothesis test. This paper evaluates this assumption of uniformity for a subset of the hydrometric dataset-low flow in Canada. Studies of low flow phenomena are becoming more prevalent with increasing recognition of the importance of low flows for viable ecosystems and sustainable economies and as a sentinel of change. Environmental and operational circumstances are identified that elevate the opportunity for error with respect to measurement of low flows. These factors are examined qualitatively and are found to exist throughout all steps of the data production process. The uncertainty of low flows in Canada is very likely different from the uncertainty of the global hydrometric dataset. The magnitude of low flow uncertainty remains undefined because no field experiments were conducted as part of this study. It is hoped that these findings will inspire the design of future research needed to overcome this deficiency. L'incertitude liée au débit moyen quotidien estimatif est de 5 %, avec un intervalle de confiance à 95 % (Herschy, 1999a). Le recours à cette valeur unique implique l'acceptation du postulat d'uniformité de l'incertitude dans l'ensemble de données hydrométriques. Chaque chercheur a la responsabilité implicite de remettre en question ce postulat dans le contexte d'une vérification d'hypothèse. La présente communication évalue ce postulat d'uniformité pour un sous-ensemble de l'ensemble de données hydrométriques-basses eaux au Canada. Les études portant sur les phénomènes d'étiage (basses eaux) sont de plus en plus répandues étant donné la reconnaissance croissante de l'importance des basses eaux pour la viabilité des écosystèmes et la durabilité des économies, et aussi comme sentinelle du changement. Sont cernées les circonstances environnementales et opérationnelles qui élèvent les possibilités d'erreur relativement à la mesure des basses eaux. Ces facteurs sont examinés qualitativement et, selon les constatations, ils existent à tous les stades du processus de production de données. L'incertitude liée à l'étiage au Canada est fort probablement différente de l'incertitude liée à l'ensemble des données hydrométriques globales. L'ampleur de l'incertitude liée à l'étiage n'a toujours pas été définie car aucune expérience sur le terrain n'a été menée en tant que volet de l'étude. Ces résultats, espère-t-on, serviront d'inspiration pour l'élaboration d'une méthodologie de recherche future permettant de surmonter cette lacune.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».