Modular Assessment of Rainfall–Runoff Models Toolbox (MARRMoT) v2.1: an object-oriented implementation of 47 established hydrological models for improved speed and readability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Modular Assessment of Rainfall–Runoff Models Toolbox (MARRMoT) is a flexible modelling framework reproducing the behaviour of 47 established hydrological models. This toolbox can be used to calibrate and run models in a user-friendly and consistent way and is designed to facilitate the sharing of model code for reproducibility and to support intercomparison between hydrological models. Additionally, it allows users to create or modify models using components of existing ones. We present a new MARRMoT release (v2.1) designed for improved speed and ease of use. While improved computational efficiency was the main driver for this redevelopment, MARRMoT v2.1 also succeeds in drastically reducing the verbosity and repetitiveness of the code, which improves readability and facilitates debugging. The process to create new models or modify existing ones within the toolbox is also simplified in this version, making MARRMoT v2.1 accessible for researchers and practitioners at all levels of expertise. These improvements were achieved by implementing an object-oriented structure and aggregating all common model operations into a single class definition from which all models inherit. The new modelling framework maintains and improves on several good practices built into the original MARRMoT and includes a number of new features such as the possibility of retrieving more output in different formats that simplifies troubleshooting, and a new functionality that simplifies the calibration process. We compare outputs of 36 of the models in the framework to an earlier published analysis and demonstrate that MARRMoT v2.1 is highly consistent with the previous version of MARRMoT (v1.4), while achieving a 3.6-fold improvement in runtime on average. The new version of the toolbox and user manual, including several workflow examples for common application, are available from GitHub (https://github.com/wknoben/MARRMoT, last access: 12 May 2022; https://doi.org/10.5281/zenodo.6484372, Trotter and Knoben, 2022b).
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,010 |
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 ».