Hydrological Perspectives on Integrated, Coordinated, Open, Networked (ICON) Science
Notice bibliographique
Résumé
Hydrologic sciences depend on data monitoring, analyses, and simulations of hydrologic processes to ensure safe, sufficient, and equal water distribution. These hydrologic data come from but are not limited to primary (lab, plot, and field experiments) and secondary sources (remote sensing, UAVs, hydrologic models) that typically follow FAIR Principles (FAIR Principles - GO FAIR (go-fair.org)). Easy availability of FAIR data has become possible because the hydrology-oriented organizations have pushed the community to increase coordination of the protocols for generating data and sharing model platforms. In addition, networking at all levels has emerged with an invigorated effort to activate community science efforts that complement conventional data collection methods. However, it has become difficult to decipher various complex hydrologic processes with increasing data. Machine learning, a branch of artificial intelligence, provides more accurate and faster alternatives to better understand different hydrological processes. The Integrated, Coordinated, Open, Networked (ICONs) framework provides a pathway for water users to include and respect diversity, equity, and inclusivity. In addition, ICONs support the integration of peoples with historically marginalized identities into this professional discipline of water sciences. This article comprises three independent commentaries about the state of ICON principles in hydrology and discusses the opportunities and challenges of adopting them.
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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 | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,034 |
| Communication savante | 0,011 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».