Notice bibliographique
Résumé
Water temperature is a key physical habitat determinant in lotic ecosystems as it\ninfluences many physical, chemical and biological properties of rivers. Hence, a good\nunderstanding of the thermal regime of rivers is essential for effective management of\nwater and fisheries resources. This study deals with the modeling of hourly stream watertemperature using a deterministic model, an equilibrium temperature model and an artificial neural network model. The water temperature models were applied on two\nthermally different streams, namely, the Little Southwest Miramichi River (LSWM) and\nCatamaran Brook (Cat Bk) in New Brunswick, Canada.\nThe deterministic model calculated the different heat fluxes at the water surface and from\nthe streambed, using different hydrometeorological conditions. Results showed that\nmicroclimate data are essential in making accurate estimates of the surface heat fluxes.\nResults also showed that for larger river systems, the surface heat fluxes were generally\nthe dominant component of the heat budget with a correspondingly smaller contribution\nfrom the streambed (90%). As watercourses became smaller and as groundwater\ncontribution became more significant, the streambed contribution became important\n(20%).\nThe equilibrium temperature model is a simplified version of the deterministic model\nwhere the total heat flux at the surface is assumed to be proportional to the difference\nbetween the water temperature and the equilibrium temperature. The poor model\nperformance compared to the other models developed in this study suggested that the air and equilibrium temperature did not reflect entirely the total heat flux at an hourly scale.\nThe model’s best performance was in autumn, where the low water level permitted a\nmore efficient thermal exchange, whereas the presence of snowmelt conditions in spring resulted in poorer performance.\nAn artificial neural network (ANN) was also developed to predict hourly river water\ntemperatures using minimal and accessible input data. The results showed that ANN\nmodels are effective modeling tools, with similar or better results to comparable modeling studies. The ANN model performed best in summer and autumn and had poorer, but still good, performance in spring, explained by the high water levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».