Project house water: a novel interdisciplinary framework to assess the environmental and socioeconomic consequences of flood-related impacts
Notice bibliographique
Résumé
Protecting our water resources in terms of quality and quantity is considered one of the big challenges of the twenty-first century, which requires global and multidisciplinary solutions. A specific threat to water resources, in particular, is the increased occurrence and frequency of flood events due to climate change which has significant environmental and socioeconomic impacts. In addition to climate change, flooding (or subsequent erosion and run-off) may be exacerbated by, or result from, land use activities, obstruction of waterways, or urbanization of floodplains, as well as mining and other anthropogenic activities that alter natural flow regimes. Climate change and other anthropogenic induced flood events threaten the quantity of water as well as the quality of ecosystems and associated aquatic life. The quality of water can be significantly reduced through the unintentional distribution of pollutants, damage of infrastructure, and distribution of sediments and suspended materials during flood events. To understand and predict how flood events and associated distribution of pollutants may impact ecosystem and human health, as well as infrastructure, large-scale interdisciplinary collaborative efforts are required, which involve ecotoxicologists, hydrologists, chemists, geoscientists, water engineers, and socioeconomists. The research network "project house water" consists of a number of experts from a wide range of disciplines and was established to improve our current understanding of flood events and associated societal and environmental impacts. The concept of project house and similar seed fund and boost fund projects was established by the RWTH Aachen University within the framework of the German excellence initiative with support of the German research foundation (DFG) to promote and fund interdisciplinary research projects and provide a platform for scientists to collaborate on innovative, challenging research. Project house water consists of six proof-of-concept studies in very diverse and interdisciplinary areas of research (ecotoxicology, water, and chemical process engineering, geography, sociology, economy). The goal is to promote and foster high-quality research in the areas of water research and flood-risk assessments that combine and build off-laboratory experiments with modeling, monitoring, and surveys, as well as the use of applied methods and techniques across a variety of disciplines.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».