Acoustic Doppler current profiler discharge measurement data used for QUant multiple-transect uncertainty analysis
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic Doppler current profiler (ADCP) discharge measurement data were collected and analyzed for use in developing an operational uncertainty analysis tool known as QUant (Moore and others, 2016). These ADCP measurements were originally collected in the United States, Canada, and New Zealand as a part of research conducted to validate ADCP discharge measurements made with Teledyne RD Instruments RiverRay and SonTek M9 ADCPs (Boldt and Oberg, 2015). The data were chosen in order to represent a variety of geographic and streamflow conditions, such as mean depth and mean velocity. Due to current limitations in the QUant software, only measurements collected using Teledyne RD Instruments Rio Grande and StreamPro ADCPs were used. All measurements were collected and processed with WinRiver II (Teledyne RD Instruments, 2016). An appropriate method for estimation of flow near the water surface and the streambed was obtained by means of the extrap software (Mueller, 2013). The extrapolation method and parameters obtained with extrap were entered into WinRiver II and reprocessed before use in QUant. Due to the complexity of an ADCP data file and the various algorithms applied to compute the streamflow from ADCP data, these data are most useful in their original raw data format which can be opened and processed in either WinRiver II, which is available without cost at: http://www.teledynemarine.com/rdi/support#. Each measurement consists of: *.mmt file; an xml configuration file used by WinRiver II for instrument setup, specific measurement data entry, and filenames of the raw transect data files (*.pd0). *.pd0 files; the raw binary data collected by WinRiver II. The format for these files is defined in Teledyne RD Instruments (2016). *.txt files; raw ASCII data from external sensors such as GPS receivers. These data are not used in WinRiver II nor for the present analyses. *_extrap.txt file; a file that summarizes the method and parameters selected for estimation of near-surface and near-bed discharges. WinRiver.pdf files; a file that provides a summary of the discharge measurement in pdf format. References Boldt, J. A., and Oberg, K. A., 2016, Validation of streamflow measurements made with M9 and RiverRay Acoustic Doppler current profilers: Journal of Hydraulic Engineering, v. 142, no. 2. [Also available at https://doi.org/10.1061/(asce)hy.1943-7900.0001087.] Moore, S. A., Jamieson, E. C., Rainville, F., Rennie, C. D., and Mueller, D. S., 2017, Monte Carlo approach for uncertainty analysis of Acoustic Doppler current profiler discharge measurement by moving boat: Journal of Hydraulic Engineering: v. 143 no. 3. [Also available at https://doi.org/10.1061/(asce)hy.1943-7900.0001249.] Mueller, D. S., 2013, extrap: Software to assist the selection of extrapolation methods for moving-boat ADCP streamflow measurements: Computers & Geosciences, v. 54, p. 211-218. [Also available at https://doi.org/10.1016/j.cageo.2013.02.001.] Teledyne RD Instruments, Inc., 2016, WinRiver II Software User's Guide, P/N 957-6231-00, San Diego, CA, 310 p.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».