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Enregistrement W2330710805 · doi:10.1061/40517(2000)182

Prediction of Downstream Water Quality Impacts of Devils Lake Pumped Outflows Using HEC-5Q

2000· article· en· W2330710805 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel J. Reinartz, James D. Sentz, Terry R. Zien, Dennis D. Holme

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of EngineersU.S. Geological Survey
Mots-clésHydrology (agriculture)Salt lakeEnvironmental scienceFlooding (psychology)Flood mythWater qualityElevation (ballistics)GeologyCurrent (fluid)Water levelOceanographyArchaeologyGeomorphologyGeotechnical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 1992 Devils Lake, a terminal lake in North Dakota, has risen nearly 7.6 meters (25 feet), flooding an additional 362 square kilometers (sq. km.) (140 square miles (sq. mi.)). In July 1999, the lake reached a peak elevation of 441.11 meters (1447.2 feet) above mean sea level, with a corresponding surface area of 518 sq. km. (200 sq. mi.). Like the Great Salt Lake in Utah, Devils Lake is highly saline due to the long-term accumulation of salts from evaporation. To alleviate flood impacts on surrounding communities, the St. Paul District, U.S. Army Corps of Engineers is investigating the feasibility and environmental impacts of pumping saline water from the lake into the fresher Sheyenne River water. The Sheyenne River flows through Lake Ashtabula, a Corps of Engineers reservoir, and into the Red River of the North, which then flows north to Lake Winnipeg in Canada, thereby creating interstate and international concerns. The Hydrologic Engineering Center's HEC-5Q program is used to address downstream water quality impacts. By simulating with- and without-pumping scenarios on the Sheyenne and Red Rivers, a quantitative evaluation of the effects can be made, including alternative operating plans for the outlet and operation of Lake Ashtabula. Vast amounts of data are conveniently handled by the HEC's Data Storage System (HECDSS). HECDSS is used to preprocess the data for input to HEC-5Q and to post-process the data from HEC-5Q for analysis.

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 enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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