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Enregistrement W4403993071 · doi:10.1029/2023wr037020

The Potential of Hydrogeodesy to Address Water‐Related and Sustainability Challenges

2024· article· en· W4403993071 sur OpenAlexaff
Fernando Jaramillo, Saeid Aminjafari, Pascal Castellazzi, Ayan Santos Fleischmann, Etienne Fluet‐Chouinard, Hossein Hashemi, Clara Hübinger, Hilary R. Martens, Fabrice Papa, Tilo Schöne, Angelica Tarpanelli, Vili Virkki, Lan Wang‐Erlandsson, Rodrigo Abarca-del-Río, A. A. Borsa, Georgia Destouni, Giuliano Di Baldassarre, Michele‐Lee Moore, José A Posada-Marín, Shimon Wdowinski, Susanna Werth, George H. Allen, Donald F. Argus, Omid Elmi, Luciana Fenoglio-Marc, Frédéric Frappart, Xander Huggins, Zahra Kalantari, Simon Munier, Sebastián Palomino‐Ángel, Abigail Robinson, Kristian Rubiano, Gabriela Siles, Marc Simard, Chunqiao Song, Christopher Spence, Mohammad J. Tourian, Yoshihide Wada, Chao Wang, Jida Wang, Fangfang Yao, Wouter R. Berghuijs, Jean‐François Crétaux, J. S. Famiglietti, Alice César Fassoni‐Andrade, Jessica V. Fayne, Félix Girard, Matti Kummu, Kristine M. Larson, Martin Marañon, Daniel Medeiros Moreira, Karina Nielsen, Tamlin M. Pavelsky, Francisco J. Peña, J. T. Reager, Maria Cristina Rulli, Juan F. Salazar

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversité LavalUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSwedish National Space AgencyVetenskapsrådetJapan Aerospace Exploration AgencyCentre National d’Etudes SpatialesEuropean CommissionNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSustainabilityEnvironmental planningBusinessEnvironmental scienceEnvironmental resource managementWater resource management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increasing climatic and human pressures are changing the world's water resources and hydrological processes at unprecedented rates. Understanding these changes requires comprehensive monitoring of water resources. Hydrogeodesy, the science that measures the Earth's solid and aquatic surfaces, gravity field, and their changes over time, delivers a range of novel monitoring tools that are complementary to traditional hydrological methods. It encompasses geodetic technologies such as Altimetry, Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR), Gravimetry, and Global Navigation Satellite Systems (GNSS). Beyond quantifying these changes, there is a need to understand how hydrogeodesy can contribute to more ambitious goals dealing with water‐related and sustainability sciences. Addressing this need, we combine a meta‐analysis of over 3,000 articles to chart the range, trends, and applications of satellite‐based hydrogeodesy with an expert elicitation that systematically assesses the potential of hydrogeodesy. We find a growing body of literature relating to the advancements in hydrogeodetic methods, their accuracy and precision, and their inclusion in hydrological modeling, with a considerably smaller portion related to understanding hydrological processes, water management, and sustainability sciences. The meta‐analysis also shows that while lakes, groundwater and glaciers are commonly monitored by these technologies, wetlands or permafrost could benefit from a wider range of applications. In turn, the expert elicitation envisages the potential of hydrogeodesy to help solve the 23 Unsolved Questions of the International Association of Hydrological Sciences and advance knowledge as guidance toward a safe operating space for humanity. It also highlights how this potential can be maximized by combining hydrogeodetic technologies simultaneously, exploiting artificial intelligence, and accurately integrating other Earth science disciplines. Finally, we call for a coordinated way forward to include hydrogeodesy in tertiary education and broaden its application to water‐related and sustainability sciences in order to exploit its full potential.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeSans objet
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

Citations35
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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