MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

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