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Enregistrement W4393898254 · doi:10.5281/zenodo.6536085

Ontario Lake-River Routing Product version 1.0

2022· dataset· en· W4393898254 sur OpenAlexaffabout
Ming Han, Hongren Shen, Bryan A. Tolson, Robert A. Metcalfe

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRouting (electronic design automation)Product (mathematics)Hydrology (agriculture)Environmental scienceComputer scienceGeologyComputer networkMathematicsGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thank you for your interest in our lake-river routing product. Please go to this website to download and learn more about the Routing product and BasinMaker. In your publication using the version v1.0 of the routing product, please cite the following paper: BasinMaker: a GIS toolbox for distributed watershed delineation of complex lake and river routing networks. Han, M., H. Shen, B. A. Tolson, J. R. Craig, J. Mai, S. Lin, N. Basu, F. Awol, submitted April 2021 to Environmental Modelling and Software. (But please also check BasinMaker website where you downloaded this for the most up to date citation) Note that version 1.0 of this product covered only Canada and used a different DEM and is described in the following paper: Han, M., J. Mai, B. A. Tolson, J. R. Craig, E. Gaborit, H. Liu, K. Lee, Subwatershed-based lake and river routing products for hydrologic and land surface models applied over Canada, Canadian Water Resources Journal, 45(3), doi.org/10.1080/07011784.2020.1772116. The lake-river routing product provides a routing structure (which here refers to both the topology of the stream network and the contributing areas to individual lakes and stream reaches), to correctly represent lakes and be easily customized based on various user requirements. BasinMaker, which is a GIS toolbox to delineate watersheds with lakes, was used to develop this routing product. In this routing product, each lake is represented by a lake catchment. A lake catchment is defined by the following rules:1) The extent of the lake catchment will fully cover the lake; 2) the outlet of the lake catchment is the same as the outlet of the lake; 3) each lake’s inlets are treated as a catchment outlet. In this way, both inflow and outflow of each lake can be explicitly simulated by hydrologic routing models. Support for BasinMaker and the Ontario lake-river routing product development came from the Ontario Ministry of Northern Development, Mines, Natural Resources and Forestry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3160,250

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 GPT0,222
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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