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Enregistrement W4401125497 · doi:10.1080/02626667.2024.2385686

The legacy of STAHY: milestones, achievements, challenges, and open problems in statistical hydrology

2024· article· en· W4401125497 sur OpenAlexaff
Elena Volpi, Salvatore Grimaldi, Amir AghaKouchak, Attilio Castellarin, Fateh Chebana, Simon Michael Papalexiou, Hafzullah Aksoy, András Bàrdossy, Antonino Cancelliere, Yuanfang Chen, Roberto Deidda, Uwe Haberlandt, Ebru Eriş, Svenja Fischer, Félix Francés, Dmitri Kavetski, Thomas Kjeldsen, Krzysztof Kochanek, Andreas Langousis, Luis Mediero, Alberto Montanari, Sofia D. Nerantzaki, Taha B. M. J. Ouarda, Ilaria Prosdocimi, Elisa Ragno, Chandra Rupa Rajulapati, Ana I. Requena, Elena Ridolfi, Mojtaba Sadegh, Andreas Schumann, Ashish Sharma

Notice bibliographique

RevueHydrological Sciences Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachVariety (cybernetics)RealmField (mathematics)Management scienceData scienceStatistical analysisComputer scienceOperations researchHydrology (agriculture)EngineeringGeographySociologySocial scienceMathematicsArtificial intelligenceStatisticsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statistical tools are crucial for a variety of hydrological applications, whether to model processes and enhance understanding and knowledge or to design infrastructure systems. Given the rapid evolution of statistical methods and the need for a solid theoretical foundation for their correct application, a multidisciplinary community STAtistics in HYdrology Working Group (STAHY-WG) aggregated under the International Association of Hydrological Sciences (IAHS) umbrella to contribute to this research field. Now, more than 15 years since its inception, this paper summarizes the main achievements of this productive community collaboration in four (of many) branches of statistical hydrology: extreme value analysis, multivariate analysis, time series analysis, and regionalization. The aim is to provide an overview of recent developments, offer practical suggestions (e.g. software packages), and outline future challenges to support scientists and practitioners in their endeavours within the realm of statistical hydrology studies.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0090,015
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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