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Enregistrement W6891724850 · doi:10.4224/40002706

Hydrodynamic model of St. Clair River with Telemac-2D: phase 2 report

2008· report· en· W6891724850 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2008
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBathymetryTransectHydrology (agriculture)Range (aeronautics)Current (fluid)Hydrological modellingWeir

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of the International Upper Great Lakes Study, a two dimensional numerical model of St. Clair River was developed using Telemac software (ref 1). This model was well calibrated with the multi-beam 2002 bathymetry survey in the upper portion of the River, the 2000 single-beam survey for its lower portion, and the existing stage-discharge relationships. It has a very fine grid mesh in the upper portion of the river (15 m) which allows the proper description of small bottom irregularities. It was used extensively to simulate changes, such as bathymetry, morphology, and bed material content or its bottom friction, which may have occurred in the last 35 years, and to assess the impacts of these changes on the river hydrodynamics. In order to improve the model range of applicability, the following modifications were performed: o Check the model transect velocity profiles, with ADCP velocity measurements in cross-sections downstream from Blue Water Bridge, in order to verify the size and strength of current recirculation. o Recalibrate using the 2007 multi-beam bathymetric survey The model was then used to o Verify model range of applicability using monthly average data, in a wider range of flows and levels. o Re-calibrate the model with measurement data available from the 1971 era, (flow and levels). o Compare 1971/2007 river hydrodynamics using the two 1971 and 2007 models. o Assess sensitivity of the quality of the input data on the results

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,306
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

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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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