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Enregistrement W3200160897 · doi:10.1139/cjce-2020-0729

Exploring frequency analysis alternatives on instantaneous peak flow, in the context of flood plain delineation in southern Québec, Canada

2021· article· en· W3200160897 sur OpenAlexaffvenueabout
Simon Ricard, Annie‐Claude Parent, Alexis Bédard-Therrien, Brian Morse, François Anctil

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesMinistry of Environment
Mots-clésContext (archaeology)Flood mythFlow (mathematics)PoolingEnvironmental scienceStatisticsComputer scienceEconometricsGeographyMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A flood frequency analysis is conducted using instantaneous peak flow data over a hydrologic sub-region of southern Québec following three distinct methodological frameworks. First, the analysis is conducted locally using available instantaneous peak flow data. Second, the analysis is conducted locally using daily peak flow data processed to consider the peak flow effect. Third, a regional frequency analysis is conducted pooling all available instantaneous peak flow data over the study area. Results reveal a notable diversity in the resulting recurrence peak flow estimates and related uncertainties from one analysis to another. Expert judgement appears essential to arbitrate which alternative should be operated considering a specific context of application for flood plain delineation. Pros and cons for each approach are discussed. We finally encourage the use of a diversity of approaches to provide a robust assessment of uncertainty affecting peak flow estimates.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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