Dam System and Reservoir Operational Safety: A Meta-Research
Notice bibliographique
Résumé
Dams are critical infrastructure necessary for water security, agriculture, flood risk management, river navigation, and clean energy generation. However, these multiple, and often conflicting, objectives introduce complexity in managing dam operations. In addition, dam infrastructure has been evolving as complex systems-of-systems with multiple interacting components and subsystems, all susceptible to a wide range of uncertainties. Such complexities and uncertainties have triggered extensive research initiatives focused on dam systems and reservoir operational safety. Focusing on the latter, this paper meta-researches (conducts research-on-research) previously published studies to identify the critical research gaps and propose future research directions. In this respect, this paper first performs a quantitative analysis of the pertinent literature, using text mining and subsequent topic modeling, to identify and classify major and uncover latent topics in the field. Subsequently, qualitative analysis is conducted to critically review the identified topics, exploring the concepts, definitions, modeling tools, and major research trends. Specifically, the study identified seven topics: optimization models; climate change; flood risk; inflow forecasting; hydropower generation; water supply management; and risk-based assessment and management. The study also presents three main research gaps associated with the limitations in modeling concepts, modeling tools capabilities, and the lack of resilience-guided management of dam operational safety. Overall, this study presents a road map of the currently available dam and reservoir operational safety research and associated knowledge gaps, as well as potential future research directions to ensure the resilience of such critically important infrastructure, especially in the age of climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».