Notice bibliographique
Résumé
Understanding surface water and groundwater interactions is crucial to integrated resource management. Obtaining relevant data is a first step, but finding and retrieving the data is challenging because the data are often scattered amongst databases maintained by different groundwater and surface water agencies, such as in Ontario. The emergence of data networks and web portals addresses this challenge partially, insofar as users can then access the data in a uniform way. However, there remain significant challenges in data discoverability and connectivity: (1) web portals are often difficult to find and use, and (2) links between different databases are absent. The latter is a major impediment to integrated resource management, due to the relative unavailability of data about relations between surface water and groundwater entities. Linked Data overcomes these challenges by describing links between entities on the web, using Semantic Web techniques, enabling the relations to be found and retrieved with web browsers and search engines. This complements existing web portals through re-use of their data access mechanisms while providing value-added information in the form of links. Presented will be recent results from a project prototyping Linked Data for the Canadian hydro community. Water wells, aquifers, and monitoring sites from the Groundwater Information Network (Natural Resources Canada) are linked to watersheds, catchments and major water bodies from the National Hydrographic Network (Natural Resources Canada), and to stream gauges from the National Hydrometric Network (Environment and Climate Change Canada). This enables users to find and retrieve targeted information about surface water and groundwater interactions in the region. Planned future work includes expanding nationally within Canada, as well as internationally to the US to capture cross-border interactions. These early results position Linked Data as the next frontier in providing data for integrated resource management, particularly in situations where data is distributed amongst many agencies, as is the case in Ontario.
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 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 | 0,007 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,010 |
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 ».