HESS Opinions: Deep learning as a promising avenue toward knowledge discovery in water sciences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Recently, deep learning (DL) has emerged as a revolutionary and versatile tool transforming industry applications and generating new and improved capabilities for scientific discovery and model building. The adoption of DL in water science has so far been gradual, but the related fields are now ripe for breakthroughs. This paper proposes that DL-based methods can open up a viable, complementary avenue toward knowledge discovery in hydrologic sciences. In the new avenue, machine-learning algorithms present competing hypotheses that are consistent with data for scientists to further evaluate. Interrogative studies are invoked to interpret DL models. In addition, we lay out several opinions shared by authors: (1) deep learning may bring forth transformative progress to the field of hydrology due to its ability to assimilate big data and identify commonalities and differences; (2) The community may benefit greatly from a variety of shared datasets and open competitions; (3) Big hydrologic data can be obtained via various ways including data compilation and working with citizen scientists, which offers the co-benefits of education and stakeholder engagement; (4) Water sciences, and hydrology in particular, offer a unique set of challenges that can, in turn, stimulate advances in machine learning; and (5) An urgent need for research is hydrology-customized methods for interpreting knowledge extracted by deep learning.
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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».