Model Management for watershed practitioners: Options for a rural watershed in
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Watershed management (WM) organizations use quantitative numerical modeling as a tool to evaluate environmental measurement data, to predict the impact of environmental change on the existing system, and to assess the impact of changes to the existing water cycle, for example after engineering projects. This paper makes an argument that model lifecycles, as the period from when the need for a new numerical model was identified, until the last time that a numerical model is accessed, have changed dramatically when the paradigm of WM has started integrating multiple perspectives and adaptive practices, while model lifecycle management has not received sufficient attention. As a result, WM organizations are struggling to apply numerical modeling efficiently and cost-effectively under their obligation to translate adaptive management into praxis. Model management can be defined as the process of organizing model maintenance. It includes the setting of standards on how consultants deliver models to practitioners, ensures that relevant knowledge is available to watershed practitioners, and minimizes requirements for technical knowledge, for example by automating data processing with an improved human-model interface. We demonstrate the use of a visualization and software tool for model management, as applied within the Drinking Water Source Protection program of the Province of Ontario (Canada), which relied heavily on numerical modeling for delineating vulnerable areas around municipal water supplies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».