MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401973023 · doi:10.1080/02626667.2024.2394640

Practical applicability of mathematical optimization for reservoir operation and river basin management: a state-of-the-art review

2024· review· en· W4401973023 sur OpenAlex
Nesa Ilich, Andrijana Todorović

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueHydrological Sciences Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesMinistry of EnvironmentMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésComputer sciencePareto principleOperator (biology)Class (philosophy)Simple (philosophy)Management scienceMathematical optimizationStructural basinLinear programmingState (computer science)Operations researchIndustrial engineeringMathematical economicsGeologyMathematicsEpistemologyAlgorithmEngineeringArtificial intelligencePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sheer number of publications that deal with the topic of optimizing the management of river basins has grown exponentially since the early 1980s, and this growth is still on the rise. Despite this, the practical actions of most reservoir operators are still based on their gut feelings, or at best on straightforward rules that did not originate from rigorous scientific studies but are rather the result of the operator’s experience or simple spreadsheet calculations. Many publications have already pointed out the gap between theory and practice over the past few decades; however, none have so far offered clear guidelines on how to overcome this gap. This paper presents an extensive literature review to examine potential reasons for this gap. In addition to this, a numerical test problem demonstrates a novel way of using linear programming for constructing Pareto-optimal solutions for a large class of multi-objective optimization problems.

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.

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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,270 · 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