Notice bibliographique
Résumé
Streamflow regime types are identified for the 105 natural Canadian stations using Fuzzy C-Means (FCM) algorithm. The stations are extracted from Reference Hydrometric Basin Network (RHBN, Water Survey of Canada, 2017, http://www.wsc.ec.gc.ca/) for the period of 1966-2010 to classify streams into a set of six overlapping regime types during the common period. These streamflow regime classes include (1) slow-response/warm-season peak (2) fast-response/warm-season peak (3) slow-response/freshet peak (4) fast-response/freshet peak (5) slow-response/cold-season peak (6) fast-response/cold-season peak. Here, we visualize the shapes of annual hydrographs in the six archetype streams during the baseline period of 1966-1975 and show how they evolve to the last decadal period of 2001-2010. More information on how the six flow regime types are derived and a detailed description of each regime type can be found in Zaerpour et al. (2020). Zaerpour, M., Hatami, S., Sadri, J., and Nazemi, A.: A novel algorithmic framework for identifying changing streamflow regimes: Application to Canadian natural streams (1966–2010), Hydrol. Earth Syst. Sci. Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/hess-2020-334, in review, 2020.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,016 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».