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Enregistrement W2781521043 · doi:10.1002/2017wr020456

Reply to comment by Fred L. Ogden et al. on “Beyond the SCS‐CN method: A theoretical framework for spatially lumped rainfall‐runoff response”

2017· article· en· W2781521043 sur OpenAlexaff
M. S. Bartlett, Anthony J. Parolari, Jeffrey J. McDonnell, Amilcare Porporato

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesU.S. Department of AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésOgdenSurface runoffInfiltration (HVAC)Hydrology (agriculture)Computer scienceEnvironmental scienceEconometricsMathematicsGeotechnical engineeringMeteorologyGeologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Though Ogden et al. list several shortcomings of the original SCS‐CN method, fit for purpose is a key consideration in hydrological modelling, as shown by the adoption of SCS‐CN method in many design standards. The theoretical framework of Bartlett et al. [2016a] reveals a family of semidistributed models, of which the SCS‐CN method is just one member. Other members include event‐based versions of the Variable Infiltration Capacity (VIC) model and TOPMODEL. This general model allows us to move beyond the limitations of the original SCS‐CN method under different rainfall‐runoff mechanisms and distributions for soil and rainfall variability. Future research should link this general model approach to different hydrogeographic settings, in line with the call for action proposed by Ogden et al.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0380,067
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,008

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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