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Enregistrement W2902638434 · doi:10.1080/10106049.2018.1552321

Regionalization of flood magnitudes using the ecological attributes of watersheds

2018· article· en· W2902638434 sur OpenAlex
Bahman Jabbarian Amiri, Bahareh Baheri, Nicola Fohrer, Jan Adamowski

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeocarto International · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythWatershedHydrology (agriculture)Environmental scienceMagnitude (astronomy)Land coverStructural basinLand use100-year floodGeographyPhysical geographyEcologyGeologyComputer scienceGeotechnical engineeringGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estimating flood discharge at ungauged sites is a significant challenge facing water resources planners and engineers during the planning and design of hydraulic structures, managing flood prone zones, and operating artificial waterbodies. Developing more robust models to improve the reliability of flood discharge estimations is thus very useful. The role of ecological attributes including land use/land cover (LULC), hydrologic soil groups (HSG), and watershed physical characteristics (area, main stream length, average slope), and watershed shape coefficients (form, compactness, circularity, and elongation) in explaining the overall variation in flood magnitude in 39 watersheds, located in the southern basin of the Caspian Sea, was investigated. As the LULC and HSG were found to play a significant role in explaining total variation (40–89%) in flood magnitudes, their inclusion in the estimation of flood magnitudes can provide more reliable estimates of flood risk and magnitude.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,234 · 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