Groundwater Model Portal (GroMoPo) – collecting and sharing groundwater model information in a standardized open-access database
Notice bibliographique
Résumé
The increasing number and quality of numerical groundwater models worldwide represent a great source of knowledge for local, regional, and international scientists as well as water managers and decision makers. This development is facilitated by recent advancements in computational tools and access to open software. At the same time, scientific journals stress the importance of sharing model codes and data upon publishing, setting a new publishing standard. Altogether, these developments in the groundwater modelling field create a richer and more dynamic environment, fostering model reproducibility. Such an environment calls for a global, integrated, and standardized database of groundwater models to help members of the groundwater modelling community to search, deposit, and analyse groundwater model information. Unfortunately, despite attempts in the past, such a database is not yet constructed and made available to the public. This is why multiple universities and institutes from different countries came together to create the Groundwater Model Portal (GroMoPo), where groundwater model information can be collected and shared easily. The process of building GroMoPo started by collecting information about individual groundwater models via an online form where various information was compiled by researchers from the institutes involved in the project. Apart from simple information such as names of model developers, year of model development, and country of origin, we also collected information on model implementation (e.g. software used, time and area covered, calibration and validation data availability). The collected data is stored at the Consortium of Universities for the Advancement of Hydrologic Science, Inc. (CUAHSI) HydroShare environment. The collected data are freely accessible via a web portal, which allows the user to query and visualize groundwater model information and to contribute new models. This web portal also allows new users to submit groundwater model information and explore previously collected data. Furthermore, we plan to keep GroMoPo updated in the future as an ongoing service, with CUAHSI’s help, for the hydrological community. We collected information from more than 500 groundwater models in our first phase. This number might appear large, but we estimate that it captures only a few percent of published peer-reviewed articles that include a groundwater model. Therefore, we wish to invite the groundwater modelling community to contribute to and use GroMoPo, expanding our group even further to ensure that more data is collected and shared in the future. With such community involvement, we hope to facilitate meta-analysis and comparative studies, enable broader sensitivity and uncertainty analysis, avoid duplication or replication in groundwater modelling efforts, increase the visibility of existing models and associated publications, and create a teaching tool for aspiring groundwater modelers.
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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,015 |
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 ».