River predisposition to ice jams: a simplified geospatial model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The goal of this work was to develop a simplified geospatial model to estimate the predisposition of any river channel to ice jams. Rather than predicting river ice break up, the main question here was to predict where the broken up ice is susceptible to jam based on the river’s geomorphological characteristics. Thus, six parameters referred to potential causes for ice jams in the literature were selected: presence of an island, narrowing of the channel, high sinuosity, presence of a bridge, confluence of rivers, and slope break. A GIS-based tool has been used to generate the aforementioned factors over regular-spaced segments along the entire channel using available geospatial data. An "Ice Jam Predisposition Index" (IJPI) was calculated by combining the weighted optimal factors. Three Canadian rivers (Province of Quebec) have been chosen as test sites. The resulting maps were assessed from historical observations and local knowledge. Results show 77 % of the observed ice jam sites on record occurred in river sections that the model considered as having high or medium predisposition. This leaves 23 % of false negative errors (missed occurrence). Between 7 % and 11 % of the highly "predisposed" river sections did not have an ice jam on record (false-positive errors). Potential improvements are discussed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».