Intelligent decision-support system to plan, manage and optimize water quality monitoring programs: design of a conceptual framework
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the conceptual framework of a holistic, intelligent decision-support system (IDSS) to plan, manage and optimize water quality monitoring programs (WQMPs) for surface waters. WQMPs are a crucial component of water management because information on water quality is essential when taking action such as legislative compliance, environmental projects, urban and infrastructure development. Planning, managing and optimizing WQMPs is a complex process and requires multiple variables, rules and subject matter expert knowledge. The specific goals of this paper were to (1) assess to what extent the subject domain (WQMPs) is deemed appropriate for an IDSS; (2) describe the design process of the conceptual framework; (3) present the main elements of the system architecture; (4) present two case studies that served as potential end users; (5) illustrate the applicability of the IDSS and (6) describe subsequent steps to further test the IDSS. The IDSS was developed on the premise that the proposed system could (1) improve quality, (2) capture undocumented expertise that is perishable or in short supply (tacit knowledge), (3) provide accessible expertise to novice users, (4) have a training effect on users, and (5) show that the system, even partially complete, could still be useful. Our initial assumptions regarding these points were validated through interviews with subject matter experts. The conceptual framework was designed based on a literature review, interviews with 44 subject matter experts from Europe, Canada and the United States, interaction with end users from two case studies in the Province of Quebec, Canada, and five information technology experts from Canada and Germany. The IDSS presented in this paper will facilitate the planning, management and optimization of WQMPs. It will be exportable to various watersheds and consider the WQMP planner’s need to update the network rapidly if changes occur in human, financial and technical resources.HIGHLIGHTSHolistic and adaptable decision-support system to plan, manage and optimize surface water quality monitoring programsManagement and decision support system for knowledge acquisition processes on water qualitySystem integrates tacit and explicit knowledge on water quality monitoring challengesManagement and decision support system based on tacit knowledge from 44 experts and two case studiesAdapted design methodology for an Intelligent decision-support system Holistic and adaptable decision-support system to plan, manage and optimize surface water quality monitoring programs Management and decision support system for knowledge acquisition processes on water quality System integrates tacit and explicit knowledge on water quality monitoring challenges Management and decision support system based on tacit knowledge from 44 experts and two case studies Adapted design methodology for an Intelligent decision-support system
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».