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Enregistrement W4408437974 · doi:10.5194/egusphere-egu25-6388

The UNESCO IHP FRIEND-Water programme: a global network for hydroclimatic change research and education 

2025· preprint· en· W4408437974 sur OpenAlexaff
Andrew Ogilvie, Bastien Dieppois, Ernest Amoussou, Oula Amrouni, Jane Tanner, Adeyemi Olusola, David Gwapedza, Augustina Clara Alexander

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental sciencePsychologyClimatologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Flow Regimes from International Experimental and Network Data (FRIEND-Water) is the oldest UNESCO Flagship Initiative within the Intergovernmental Hydrological Programme (IHP). Active since 1985, it seeks to facilitate, promote and foster collaborations across borders between scientists (hydrologists and related disciplines) to conduct studies on shared river basins. The programme has evolved over time to focus on four key themes relating to (i) data collection and sharing, (ii) the impacts of global change on hydrological regimes and extremes, (iii) water-society interactions and equitable water management and (iv) interdisciplinary educational resources and programmes. Involving researchers from over 150 countries, FRIEND-Water is currently structured into six regional groups around the world of which four focus on Europe-African collaboration: Europe, the Mediterranean, West and Central Africa, Southern and Eastern Africa. Collaborations include joint research activities, joint supervision of young researchers (PhD and postdoc), exchange visits and scientific events. In partnership with initiatives such as CEH Robin, WMO HydroSOS, IHP-WINS and GRDC, activities notably focus on increasing the collection and sharing of hydroclimatic data across FRIEND-Water regions. Hydrometry training, data rescue, and ongoing collection of hydrological data from ground observation networks are actively supported. Researchers explore large-scale climate and hydrological regime trends as well as the local impacts of future climate projections from CMIP5/CMIP6 models. Hydrological modelling helps forecast the amplitude and frequency of extreme events (floods, agricultural droughts and compound extremes) and support disaster risk reduction and early warning systems. Working on urban and rural areas, research also seeks to define adequate hydrological norms (accounting for climate non-stationarity) and guide the design of water infrastructure, as well as water management and allocation policies. Activities over the past decade have notably led to the joint EU-African organization of over 30 workshops and trainings on topics including early warning systems, hydrological modelling, hydrometry, as well as four conferences on the Hydrology of African Large River basins. Going into UNESCO IHP-IX, the FRIEND-Water programme has been restructured and is now actively supported by the UNESCO Category II Centre ICIREWARD in Montpellier, leading to increased academic collaboration and capacity building opportunities between Europe and Africa.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,006

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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