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Enregistrement W4285033297 · doi:10.4018/978-1-6684-4548-8.ch007

Reservoir Time-Series Filling From Remote Sensing Data in the Central Valley, Chile

2022· book-chapter· en· W4285033297 sur OpenAlexaff
Ignacio Aguirre, Javier Lozano‐Parra, Jacinto Garrido Velarde

Notice bibliographique

RevuePractice, progress, and proficiency in sustainability · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater resourcesHydrology (agriculture)Environmental sciencePopulationIrrigationAgricultureTime seriesGeographyWater resource managementGeologyEcologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reservoirs play a fundamental role in the hydrological planning of the central valley of Chile as they provide water for human and animal consumption, energy generation, and crop irrigation, especially during the summer season. In agriculture, reservoirs represent a significant source to keep the food security standard for more than half of the population of the country. The water management plans need complete records of their volume to calculate rules of operation or future scenarios; however, currently, these time series include gaps that do not allow better analysis, which increases uncertainty. To address this, the authors test a methodology to assess Sentinel 2 imagery through normalized difference water index (NDWI). The results correctly represent the temporality and seasonality of reservoir dynamics; however, the magnitude of the changes is not well represented when the reservoir is delivering water. This research allows more data-based planning of water resources in the central zone, contributing to better decision-making and more efficient water management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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