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Enregistrement W4365451486 · doi:10.2166/nh.2023.073

Development of an ice-jam flood forecasting modelling framework for freeze-up/winter breakup

2023· article· en· W4365451486 sur OpenAlexafffund
Apurba Das, Sujata Budhathoki, Karl‐Erich Lindenschmidt

Notice bibliographique

RevueHydrology research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGlobal Institute for Water Security, University of Saskatchewan
Mots-clésBreakupFlooding (psychology)Flood mythEnvironmental scienceHydrology (agriculture)MeteorologySlushClimatologyGeologyGeographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract River ice-jams can create severe flooding along many rivers in cold regions. While ice-jams often form during the spring breakup, the mid-winter breakup can cause ice-jamming and flooding. Although many studies have already been focused on forecasting spring ice-jam flooding, studies related to forecasting mid-winter breakup jamming and flooding severity are sparse. The main purpose of this research is to develop a stochastic framework to forecast the severity of mid-winter ice-jam flooding along the transborder (New Brunswick/Maine) Saint John River of North America. A combination of hydrological (MESH) and hydraulic model (RIVICE) simulations was applied to develop the stochastic framework. A mid-winter breakup along the river that occurred in 2018 has been hindcasted as a case study. The result shows that the modelling framework can capture the real-time ice-jam severity. The results of this research will help to improve the capacity of ice-jam flood management in cold regions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,186 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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