Supplementary material to "Teaching hydrological modelling: Illustrating model structureuncertainty with a ready-to-use teaching module"
Notice bibliographique
Résumé
In order to get a clearer picture on if and how uncertainty is currently taught to students in the field of Earth-and Environmental Sciences a quick survey on "Teaching Uncertainty in Hydrological Modelling" was conducted via the survey software surveymonkey.com.The main questions we wanted to answer were:1. How commonly is uncertainty in hydrological modelling part of the teaching curriculum in water resources (related) courses?2. Are data uncertainty, parameter uncertainty and model structure uncertainty equally often covered in the curriculum? 3. Which tools are being used to teach hydrological modelling and, specifically, how often are modelling exercises part of the curriculum?We wanted to design the survey as short as possible in order to get many participants to take the time to answer it.We hoped that a large number of participants would allow a broad general overview on the topic.The survey was distributed via twitter, different e-mail lists and by explicitly searching for and contacting different hydrology institutes and water research related faculties.Additionally, a flyer to the survey was passed out during AGU 2019.We were able to collect 101 answers in approximately 6 months (the survey was open between 18.09.2019and 06.03.2020).The survey had between eight and eleven questions depending on the path the participants took through the survey (see Figure S1) and took approximately three minutes to answer.In the following section the survey questions and answer possibilities are listed with the number of responses in blue.Note that different paths through the survey were possible depending on which answers were given, resulting in consecutive questions occasionally having a different number of respondents.Due to the way the survey tool works, certain questions needed to be duplicated to let them be part of different paths.The different survey paths and their corresponding questions can be seen in Figure S1 displaying a flow diagram of the survey with its introductory text.
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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 | 0,003 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,858 | 0,393 |
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 ».