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Enregistrement W2319857736 · doi:10.2166/wqrjc.2013.022

Loading estimate methods to support integrated watershed-lake modelling: Duffins Creek, Lake Ontario

2013· article· en· W2319857736 sur OpenAlexaffabout
William G. Booty, Isaac Wong, G. S. Bowen, Phil Fong, Craig McCrimmon, Luis Fernando León‐Fernandez

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensToronto and Region Conservation AuthorityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedCalibrationEnvironmental scienceEstimatorRegressionRegression analysisStatisticsHydrology (agriculture)Range (aeronautics)Linear regressionMathematicsComputer scienceEngineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated watershed-lake modelling requires high quality data for calibration and validation. The two-phase loading estimate approach presented here provides a more confident estimate of nutrient loads for these models. Phase 1 establishes the initial range of the loading estimates using averaging algorithms, ratio estimators, event mean concentration (EMC) and regression-based methods. For Duffins Creek outlet, the 2007, 2008 and 2009 ranges are 6.2–30, 22.3–78 and 19.5–242 tonnes of total phosphorus (TP), respectively. After combining the Beale ratio estimator and the regression-based methods in Phase 2, the 2007, 2008 and 2009 ranges are reduced to 13–17, 57–73 and 69–92 tonnes TP, respectively. The reduction represents the 0 and 28.07% upper bound bias of the regression-based method. Applying this information to the regression-based methods, daily and monthly ranges with a lower bound with no adjustment and with upper bound as 1.2807 times the regression-based TP load estimates are established. These loads are then used in integrated watershed-lake model calibration and validation to improve the model predictions.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,006

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,256 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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