Notice bibliographique
Résumé
Dr. András Szöllősi-Nagy is an internationally renowned professor, by qualification an engineer, hydrologist. Doctor of the Hungarian Academy of Sciences (management of hydrology and water management systems). He has been a visiting professor at several foreign universities (Sweden, Canada, Thailand, China). For twenty years he was Secretary of the UNESCO International Hydrology Programme in Paris, and he was Deputy Director- General of UNESCO’s Natural Sciences Sector for ten years. For the past five years, he has been rector of the UNESCO-IHE Institute of Water Science in Delft, the Netherlands. He is professor of Stochastic Hydrology at Delft University of Technology and at the UNESCO-IHE. His main research interests are stochastic hydrological systems and recursive forecasting algorithms, as well as the hydrological effects of sustainable development and climate change. Lecturer at the Faculty of Water Sciences of the University of Public Service, Honorary Doctor of the University of Debrecen. His professional opinion and resolutions – given his professional career so far – serve as a credible and effective guide for responsible water professionals. We asked the professor about how science serves national water management, what has happened so far and what we still need to do to conserve available water resources, and how extreme situations and epidemics affect these activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 tête enseignante, 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 ».