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Enregistrement W2997750888 · doi:10.1002/9781119300762.wsts0040

Fundamental Hydrologic Equations

2019· other· en· W2997750888 sur OpenAlexaff
Roger Beckie

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Water · 2019
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConservation lawConservation of massBasis (linear algebra)MathematicsApplied mathematicsCalculus (dental)Computer scienceHydrology (agriculture)PhysicsMathematical analysisGeologyGeometryMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The principles of mass, momentum and energy conservation are fundamental to quantitative hydrology. Physically based models in hydrology respect these principles, in contrast to many statistical models, which may not. These conservation principles are most clearly expressed when written as mathematical equations. One may view mathematics as a “grammar” and “language” to communicate the “literature” of physical principles. In this chapter, we shall therefore focus mostly upon the mathematical development of the conservation principles and their manifestation in hydrology. In this way, we hope that our development will give physical meaning to the fundamental hydrologic equations. We will assume that reader has an elementary understanding of multivariate calculus and differential equations. We first state the fundamental principles and then outline the general ways that mathematical expressions for these principles are formulated. We then develop general mathematical equations for each principle for the specific case of a flowing fluid, which in hydrology is usually water. These general equations are typically then used as the basis for expressions used in hydrology. We conclude the chapter with a sequence of examples from hydrology to show how the principles are manifest in expressions that describe hydrologic processes.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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