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Enregistrement W2151245849 · doi:10.1139/l2012-056

Applicability of 2-D modeling for forecasting ice jam flood levels in the Hay River Delta, Canada

2012· article· en· W2151245849 sur OpenAlexafffundvenueabout
Michael Brayall, Faye Hicks

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of EngineersAboriginal Affairs and Northern Development CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDeltaHydrology (agriculture)Flood mythInflowChannel (broadcasting)LeveeGeologyRating curveRiver deltaIce formationFlood forecastingEnvironmental sciencePhysical geographyClimatologyGeomorphologySedimentGeographyAtmospheric sciencesOceanographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice jam floods can present an annual threat to communities adjacent to rivers, especially those situated at river confluences, island or deltas. The objective of this study was to determine whether 2-D modeling might be used to predict expected ice jam flood elevations for such multi-channel systems. The Hay River delta was selected as the demonstration site for this study, and 2-D modeling was employed to calculate ice jam flood levels expected for varying inflow discharge conditions. The River2D model was calibrated for historical ice jam profiles covering a range of discharges from 268 to 1000 m3/s and a relationship was developed to predict the flow split down the East and West Channels based on the inflow discharge to the delta. Also, ice jam rating curves were developed at 0.5 km intervals along each channel facilitating the development of an ice jam profile prediction tool for use by the Town of Hay River.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,297

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations33
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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