Celebrating Eric Wood's advances in large domain hydrologic modeling
Notice bibliographique
Résumé
Eric F. Wood was a pioneer in large-domain hydrologic modeling. Building on his work on hydrologic scaling in the 1980s, in the 1990s and 2000s Eric led the community in process-based approaches to hydrologic modeling across large geographical domains. Together with Dennis Lettenmaier, Eric developed the open-source Variable Infiltration Capacity (VIC), which became a leading large-domain hydrologic model used by dozens of research groups around the world. The capabilities of VIC advanced by Eric and Dennis' students and postdocs included improved representation of hydrologic scaling relationships, advanced representation of cold region hydrologic processes, new capabilities for large-domain streamflow forecasting, and understanding the sensitivity of large river basins to climate variability and change. Eric's work in leading community model inter-comparison projects (PILPS) and community large-domain modeling studies (GEWEX/GCIP and GEWEX/GAPP) advanced understanding of the limitations of large-domain hydrologic models and helped identify effective strategies for model improvement. It is clear that most large-domain hydrologic models that are in use today are heavily influenced by the legacy of VIC. As the community continues to advance in developing interdisciplinary approaches to Earth System modeling (integrating advances from terrestrial and aquatic ecology and the social sciences), explicitly representing a broader range of natural and human processes, it is increasingly clear that the community is indebted to the contributions of Eric F. Wood.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».