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Enregistrement W2187722107 · doi:10.2166/jh.2006.004

A GIS-based tool for distribution system data integration and analysis

2006· article· en· W2187722107 sur OpenAlexafffundabout
Martin Trépanier, Vincent Gauthier, Marie‐Claude Besner, Miche`le Pre ́vost

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydroinformatics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeographic information systemWater qualitySampling (signal processing)Computer scienceDistribution (mathematics)Key (lock)SoftwareQuality (philosophy)Data qualityData miningData integrationData scienceData collectionSystems engineeringEngineeringRemote sensingGeographyStatisticsTelecommunicationsOperations managementMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The causes of water quality problems in distribution systems are difficult to identify because they can be related to numerous sources. A tool has been developed to integrate and analyse water distribution system data with the help of geographical information system (GIS) technologies. This approach uses a flexible software architecture to gather data on distribution system structural elements, water quality sampling and especially distribution system events, all of which can be key to explaining water quality problems. The tool has been applied to five water utilities in North America and Europe, all with different data formats and data gathering practices. The approach was successful in explaining about 40% of positive coliform samples at the Laval (Quebec) utility. It also led to better data quality and responsiveness at the utilities.

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 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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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