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Enregistrement W2076281149 · doi:10.1061/(asce)1084-0699(2001)6:2(100)

Distributed Watershed Model Compatible with Remote Sensing and GIS Data. II: Application to Chaudière Watershed

2001· article· en· W2076281149 sur OpenAlexaff
Jean-Pierre Fortin, Richard Turcotte, Serge Massicotte, Roger Moussa, Josée Fitzback, Jean‐Pierre Villeneuve

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrologic Engineering · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueCegep de Sainte Foy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedSnowpackHydrology (agriculture)Hydrological modellingEnvironmental scienceSnowComputer scienceDistributed element modelTime of concentrationRange (aeronautics)Remote sensingMeteorologyGeologyGeographyMachine learningEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an accompanying paper, the HYDROTEL model, a distributed hydrological model compatible with remote sensing and GIS, has been presented. Run on microcomputers with a user-friendly interface, the HYDROTEL model can be applied to a wide range of watersheds with due account for available data, as a choice of options is offered for the simulation of the various processes. In the present paper, the HYDROTEL model is applied to the Chaudière watershed, a 6,680 km2 medium-size watershed, for both summer- and year-long simulations and the results are discussed. In particular, the evolution of the snowpack throughout the winter and spring is compared to snow survey data at many sites on the watershed. With its display options allowing monitoring of various variables during a simulation run, the HYDROTEL model appears to be a good tool for understanding and managing phenomena related to hydrological processes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations68
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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