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Enregistrement W2507477375 · doi:10.3133/sir20165109

Network global navigation satellite system survey to harmonize water-surface elevation data for the Rainy River Basin

2016· article· en· W2507477375 sur OpenAlexfundaboutno aff
Jeffrey R. Ziegeweid, R. Jason Silliker, Brenda K. Densmore, Justin Krahulik

Notice bibliographique

RevueScientific investigations report · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of EngineersNatural Resources CanadaNational Park Service
Mots-clésGeodetic datumGeological surveyHydrology (agriculture)TributaryWater resourcesSurface waterJoint (building)Water yearWater qualityWater levelDrainage basinGeologyEnvironmental scienceGeographyCivil engineeringCartographyEngineeringGeodesyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Offsets were applied to water-level data from surveyed streamgages to further evaluate the accuracy and utility of updated reference mark elevations presented in this report.Daily mean water levels from active streamgages surveyed in this study were converted to water-surface elevations referenced to the Canadian Geodetic Vertical Datum of 2013.Graphical comparisons of water-surface elevations for streamgages in Namakan Reservoir, Rainy Lake, and selected rivers are presented (referencing the Canadian Geodetic Vertical Datum of 2013).Offsets presented in this report can be used in the evaluation of rule curves and in flood damage curves that fully assess the benefits of one regulation approach over another.In addition, offsets may be used to calibrate hydraulic models developed for four narrows that connect lakes of Namakan Reservoir, refine digital elevation models, and support modeling studies designed to assess the effects of rule curves on aquatic vegetation, benthic invertebrates, northern pike, and walleye.Inset 1 EXPLANATION Active streamgage with map number (table 1) Discontinued streamgage with map number (table 1) 1 16

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,016

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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