Notice bibliographique
Résumé
The development of distributed urban drainage models is becoming more important as cities prepare for the challenges associated with climate change such as more intense precipitation events (McCarthy et al. 2010; Allan, 2011; Simõeset et al. 2011; Blumensaat et al. 2012; Leitãoet al. 2012). GIS-based tools were developed to generate input datasets for a 1-D distributed urban drainage model for part of Toronto's combined area, resulting in an efficient model development process compared to those utilizing manual approaches. These automatic GIS-based tools included the delineation of Wet Weather Flow (WWF) subcatchments (stormwater) and Dry Weather Flow (DWF) subcatchments (sanitary). It also included the determination of the intensity of rainfall on a more detailed scale than the coarse coverage provided by the City's rain gauges and the traditional Thiessen polygon interpolation method. Through testing the new tools designed in ModelBuilder, it was determined that 66% and 52% of DWF and WWF subcatchments respectively, were automatically delineated to a degree where they would be "Acceptable" for input into the urban drainage model, InfoWorks CS. Although the rainfall tools were able to continuously interpolate measured rainfall (on a seemingly unprecedented basis),and generate over 700 virtual rain gauges, the validity of the approach remains imperfect due to irresolvable inconsistencies between the City's gauges and those used for validation purposes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».