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Enregistrement W2606078809 · doi:10.1002/2017wr020838

The essential value of long‐term experimental data for hydrology and water management

2017· article· en· W2606078809 sur OpenAlexaff
Doerthe Tetzlaff, Sean K. Carey, J. P. McNamara, Hjalmar Laudon, Chris Soulsby

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEuropean Research Council
Mots-clésWetlandEnvironmental scienceBenchmark (surveying)Environmental resource managementHydrology (agriculture)Term (time)Foundation (evidence)Process (computing)Hydrological modellingWater resource managementComputer scienceEngineeringGeographyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Observations and data from long‐term experimental watersheds are the foundation of hydrology as a geoscience. They allow us to benchmark process understanding, observe trends and natural cycles, and are prerequisites for testing predictive models. Long‐term experimental watersheds also are places where new measurement technologies are developed. These studies offer a crucial evidence base for understanding and managing the provision of clean water supplies, predicting and mitigating the effects of floods, and protecting ecosystem services provided by rivers and wetlands. They also show how to manage land and water in an integrated, sustainable way that reduces environmental and economic costs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations157
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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