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Enregistrement W2125254241 · doi:10.1139/t01-055

A user's approach to assess numerical codes for saturated and unsaturated seepage conditions

2001· article· en· W2125254241 sur OpenAlexfundvenueno aff
Robert P. Chapuis, Djaouida Chenaf, Bruno Bussière, Michel Aubertin, Rodolfo Crespo

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésCode (set theory)Computer scienceGroundwaterRemedial educationComputer simulationQuality (philosophy)Numerical analysisNumerical modelsGeotechnical engineeringGeologyMathematicsSimulationProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerical models are useful tools to evaluate problems and design remedial measures relative to groundwater seepage. They provide information for decision-making and guidance for collecting new data. Most users do not know in detail how the numerical code works. However, they must be sure that it gives reliable predictions for the problem under study. The major questions relative to the computer calculations are as follows: Can the results of the code be trusted? Under which conditions and to what extent are its predictions uncertain? This paper describes an approach that can be followed by model users to evaluate the results of a groundwater numerical code. This approach is relatively general, although each code is unique and may require specific controls. It begins with simple problems and progressively moves towards more complex problems: from steady-state to unsteady-state conditions, from one- to three-dimensional problems, and from saturated to saturated–unsaturated conditions. This approach is illustrated with a commercial code that passed the successive tests.Key words: groundwater, numerical code, quality control, saturated and unsaturated seepage.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,195
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,195
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations55
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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