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Enregistrement W2608809907 · doi:10.14796/jwmm.r223-20

Calibration of BASINS HSP-F in Support of a Watershed Approach to CSO Long Term Control Planning

2005· article· en· W2608809907 sur OpenAlexvenueno aff
Mary Perrelli, Kim Irvine, T.S. Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedNonpoint source pollutionTerm (time)Environmental scienceHydrology (agriculture)CalibrationWater resource managementComputer scienceEcologyMathematicsGeologyBiologyStatisticsWater qualityMachine learningPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BASINS (Better Assessment Science Integrating point and Nonpoint Sources) HSP-F was used as part of the watershed approach in developing the City of Buffalo Long Term Control Plan for CSO abatement. More specifically, the focus of this chapter is the Buffalo River watershed and 33 CSOs that discharge to the lower Buffalo River. Estimated sediment, bacteria, and metals loads from the watershed and CSOs were compared for design storms of different frequencies and on an annual basis. Loadings of these contaminants from the upper watershed exceeded the CSO loadings. It was essential to have a calibrated BASINS HSP-F model to make the watershed loading estimates. This chapter reviews the procedure and results of the model calibration effort, including some of the challenges to estimating both runoff quantity and sediment transport.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,216 · 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.

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

Citations5
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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