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Enregistrement W7099836867

Session Five: Contaminants and Ecosystem Health MATHEMATICAL MODELS TO ESTIMATE THE FRESHWATER AND CONTAMINATION DISCHARGE TO COASTAL AREAS DUE TO ANTHROPOGENIC ACTIVITIES

2015· article· en· W7099836867 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueRenaissance and Early Modern Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface waterWater qualitySeawaterResource (disambiguation)Range (aeronautics)Subsurface flowGroundwaterBayEcosystem
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virtually every surface water in coastal watersheds, including rivers, lakes, wetlands, and estu-aries, interacts with adjacent subsurface water. This interaction affects the water quality and quantity in both surface water and subsurface water. Subsurface water and surface water interaction affects chem-istry, especially acidity, temperature, dissolved solids oxygen, and reduction-oxidation potential. As land and water resource development increases in coastal watersheds, it is becoming readily apparent that subsurface water and surface water interaction must be considered in establishing water manage-ment policies. This interaction can take many forms, but the most common interactions are between subsurface water and stream water, lakes, and wetlands. In coastal areas, interactions between subsur-face water and seawater occur. All these interactions occur in the Bay of Fundy and other coastal areas of Canada. There are a wide range of reasons and applications for the study of subsurface water relation-ships in the coastal zone. This diversity, in combination with the range of disciplines and the time and space scales involved, complicate the use of data for purposes other than those envisioned by the original investigator. The challenge is particularly great in the case of local type or case studies de-signed for global or regional extrapolation since errors or inappropriate assumptions will be greatly magnified. Mathematical models have a wider range of application and are the concern of this paper. Due to the complex nature of the problem, each of these mathematical models is based on certain simplifying assumptions and approximations. This paper examines the approaches of different types of numerical models, and presents the results of application of models to two different sites.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,014

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,256 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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