Making water models more inclusive and interdisciplinary to underpin sustainable development
Notice bibliographique
Résumé
Reliable predictions of water systems’ response to external pressures and ongoing changes are highly important to ensure informed decision-making to support sustainable water resources management for human use and the functioning of healthy ecosystems. Recent strong development of numerical models offers a potential to understand and forecast water systems under anthropogenic and climatic influences to provide information for decision-making, process understanding of the ‘unseen’ part of the water cycle and hazard risk analysis. However, the reliability of numerical model predictions is strongly influenced by various sources of uncertainties, data qualities and assumptions, and often lacks stakeholders' point-of-view. A new, improved approach is needed and in this paper, we present six basic principles to improve the reliability and accuracy of numerical water model predictions considering explicitly stakeholders' needs and, thereby, better serving the society. Six highlighted principles are: (i) clearly defining the objectives and the purpose of the model, sustaining them during the entire modelling process; (ii) incorporating expert and local community knowledge through stakeholders' feedback; (iii) implementing a multi-model approach in which a range of conceptualizations are explored ; (iv) considering and representing the uncertainties arising from model inputs, parameters, conceptual model structure and measurement/information error; (v) translating the results to concrete and understandable strategies that policymakers can use for their informed decision-making; and (vi) long term capacity building and monitoring data collection to reduce knowledge gaps, test and improve predictions. We argue that implementing these six principles reduces uncertainties, improves the predictive capacity of the numerical water models, and ensures informed decision-making to support sustainable water resources management and thereby serve society better.
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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».