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Enregistrement W4317732912 · doi:10.1051/e3sconf/202336401013

Climate Uncertainty Modelling in Integrated Water Resources Management: Review

2023· article· en· W4317732912 sur OpenAlexafffund
Ihssan El Ouadi, Taha B. M. J. Ouarda

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesMinistère des relations internationales et de la Francophonie
Mots-clésClimate changeWater resourcesEnvironmental resource managementAgricultureWork (physics)Environmental sciencePolitical economy of climate changeRisk managementEnvironmental planningNatural resource economicsBusinessWater resource managementGeographyEngineeringEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated water resources management is exposed to the effects of several risks (climatic, socio-economic, and political). Currently, climate change represents one of the greatest risks for many countries around the world and the agricultural sector in particular. In the literature, climate change is sufficiently researched but there are scarce studies that deal with the theme of risk in agricultural water management and in particular the management under climate change. In the paper, we first define out the characteristics and particularity of climate change risk and then we point the different approaches and methods for taking into consideration for climate change risk in the integrated water resources management models for the agriculture sector. In this work, we aim to appraise the quantification of uncertainties in systems modelling in watersheds and discuss various water resource management and operation models.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,219 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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