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Enregistrement W2889920791 · doi:10.4236/ojce.2018.83024

Development of GIS Interface Tool for GAMES Model and Its Application to an Agricultural Watershed in Southern Ontario

2018· article· en· W2889920791 sur OpenAlexaffabout
Kishor Panjabi, Nabil Allataifeh, Chen Dai, Ramesh Rudra, Pradeep Goel, Narayan Kumar Shrestha, Rituraj Shukla

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Civil Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedGeographic information systemErosionInterface (matter)Environmental scienceHydrology (agriculture)AgricultureEnvironmental resource managementSpatial analysisWater resource managementComputer scienceRemote sensingGeographyEngineeringGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil erosion is an important economic and environmental concern throughout the world. In order to assess soil erosion risk and conserve soil and water resources, soil erosion modeling at the watershed scale is imperative. The Guelph model for evaluating effects of Agricultural Management System on Erosion and Sedimentation (GAMES) is tailor-made for such applications; it, however, requires a significant amount of spatial information which needs to be pre-processed using a Geographic Information System (GIS). The GAMES model currently lacks any such automated tools. As such, the GAMES was loosely coupled to a GIS interface to manage the large spatial input data and to produce efficient cartographic representations of model output results. The developed interface tool was tested to simulate the Kettle Creek paired watershed in Southern Ontario, Canada. Result demonstrated that the GIS-assisted procedure increased the ability of the GAMES model in simulating such a spatially varied watershed and made the process more efficient and user-friendly. Furthermore, the quality of reporting and displaying resultant spatial output was also significantly improved. The developed GAMES interface could be applied to any watershed, and the enhancement could be used to assess soil erosion risk and conserve soil and water resources in an effective way.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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