GENERIC MODELING FRAMEWORK FOR INTEGRATED WATER RESOURCES MANAGEMENT
Notice bibliographique
Résumé
By definition, integrated water resources management (IWRM) deals with planning, design and operation of complex systems in order to control the quantity, quality, temporal and spatial distribution of water with the main objective of meeting human and ecological needs and providing protection from water disasters. Complexity is a result of water resources system structure and interaction between system components. This paper presents a generic modeling framework which integrates: (i) geographic information system (GIS); (ii) system dynamics simulation model (SDS); (iii) agent-based model (ABM); and (iv) a set of physical models (hydrologic, hydraulic, water quality, reservoir operation, and river hydrodynamic). Selection of tools is driven by their ability to (a) respond to the main requirements of the IWRM; (b) properly capture the system structure; and (c) explicitly present the system behaviour as function of time and location in space. System dynamics simulation captures temporal dynamics in an integrated feedback model that includes physical and socioeconomic sectors. Management policies established in the participatory decision making environment are easily investigated through the simulation of system behaviour. Agent-based model is used to analyze spatial dynamics of complex physical-social-economic-biologic system. The IWRM modelling framework is tested using data from the Upper Thames River Watershed located in Southwestern Ontario, Canada, in collaboration with the Upper Thames River Conservation Authority.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».