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Enregistrement W2906446689 · doi:10.7202/1054305ar

Modèle de gestion d’un réservoir pour l’alimentation en eau des rizières dans un contexte de gestion intégrée des ressources en eau : cas du lac-réservoir Nui Coc au Vietnam

2018· article· fr· W2906446689 sur OpenAlexaff
Xuan Tuan Nguyen, Jean‐Pierre Villeneuve, Nomessi Kokutse, Sophie Duchesne

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis plusieurs années, le Vietnam est reconnu en Asie comme un des plus gros exportateurs de riz au monde. Ce résultat a été rendu possible grâce à différents programmes du gouvernement vietnamien. Un de ces programmes a permis d’investir dans des ouvrages hydrauliques d’irrigation pour développer la production du riz. Aujourd’hui, plusieurs ouvrages hydrauliques sont construits sur le bassin versant de la rivière Cau et sont exploités à plusieurs fins. Ils servent, entre autres, les besoins en eau industrielle et domestique, à la production hydroélectrique, à l’irrigation des rizières et à la protection contre les crues. Il est donc nécessaire de définir des règles de gestion et d’opération de ces ouvrages pour satisfaire à tous les besoins en eau, et ce, particulièrement dans le cadre d’une gestion intégrée des ressources en eau à l’échelle du bassin versant. L’objectif du travail présenté dans cet article est de modéliser l’évolution des volumes d’eau d’un réservoir et de proposer une méthode pour gérer un réservoir utilisé à plusieurs fins, dont l’irrigation des rizières. Un cas particulier est présenté pour le lac-réservoir Nui Coc, au Vietnam. Dans le cadre d’un projet de gestion intégrée des ressources en eau du bassin versant de la rivière Cau, sur lequel le lac-réservoir Nui Coc est situé, le modèle Hydrotel a été utilisé pour les simulations hydrologiques. Or ce modèle ne possédait pas de sous-modèle de gestion de réservoir adapté à l’irrigation des rizières ni à la prise en compte de divers types de besoins en eau. Il a donc fallu développer un sous-modèle comprenant deux modules et l’adapter à la problématique d’irrigation des rizières à partir du lac Nui Coc. Ce sous-modèle ainsi développé a permis de reproduire, avec le modèle Hydrotel ainsi modifié, la variation historique du volume d’eau dans le lac Nui Coc puis d’évaluer les possibilités d’expansion des rizières.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,223 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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