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Enregistrement W2091351952 · doi:10.1061/(asce)0733-9496(2003)129:5(361)

Methodology for Assessment of Climate Change Impacts on Large-Scale Flood Protection System

2003· article· en· W2091351952 sur OpenAlexaffabout
Slobodan P. Simonović, Lanhai Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Resources Planning and Management · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)Western University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythClimate changeEnvironmental scienceFlood controlFlood risk assessmentPrecipitationFlood forecastingScale (ratio)StreamflowEnvironmental resource managementDrainage basinHydrology (agriculture)MeteorologyEngineeringGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An original modeling framework for the assessment of climate variation and change impacts on the performance of a complex flood protection system has been developed for the city of Winnipeg in the Red River basin, Manitoba, Canada. The modeling framework allows for the evaluation of different climate change scenarios generated by the global climate models. Temperature and precipitation are used as the main factors affecting flood flow generation. The main contribution of the reported work is the use of a system dynamics modeling and simulation approach in the development of a system performance assessment model. The assessment-modeling framework is based on flood flows, capacity of flood control structures, and failure flow levels at different locations in the basin. The results of this study (shown only to illustrate the methodology) indicate that the capacity of the existing Red River flood protection system is sufficient to accommodate future climate variability and change.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,257 · 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
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

Citations103
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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