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Enregistrement W2118771422 · doi:10.7202/705307ar

Une approche floue pour la détermination de la région d'influence d'une station hydrométrique

2005· article· fr· W2118771422 sur OpenAlexaff
Z. K. Bargaoui, Vincent Fortin, Bernard Bobée, Lucien Duckstein

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesForestryMathematicsPhilosophyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La notion d'appartenance partielle d'une station hydrométrique à une région hydrologique est modélisée par une fonction d'appartenance obtenue en appliquant les concepts de l'analyse floue. Les stations hydrométriques sont représentées dans des plans dont les axes sont des attributs hydrologiques et/ou physiographiques. Les régions hydrologiques sont considérées comme des sous-ensembles flous. Une méthode d'agrégation par cohérence (Iphigénie) permet d'établir des classes d'équivalence pour la relation floue "il n'y a pas d'incohérence entre les éléments d'une même classe": ce sont des classes d'équivalence qui représentent les régions floues. La fonction d'appartenance dans ce cas est stricte. Par opposition, la seconde méthode de type centres mobiles flous (ISODATA) permet d'attribuer un degré d'appartenance d'une station à une région floue dans l'intervalle [0,1]. Celle-ci reflète le degré d'appartenance de la station à un groupe donné (le nombre de groupes étant préalablement choisi de façon heuristique). Pour le cas traité (réseau hydrométrique tunisien, débits maximums annuels de crue), il s'avère cependant que le caractère flou des stations n'est pas très prononcé. Sur la base des agrégats obtenus par la méthode Iphigénie et des régions floues obtenues par ISODATA, est effectuée une estimation régionale des débits maximums de crue de période de retour 100 ans. Celle-ci est ensuite comparée à l'estimation régionale obtenue par la méthode de la région d'influence ainsi qu'à l'estimation utilisant les seules données du site, sous l'hypothèse que les populations parentes sont des lois Gamma à deux paramètres et Pareto à trois paramètres.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations14
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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