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Enregistrement W984516321 · doi:10.14796/jwmm.r208-03

Modeling Urban Hydrological Processes and Management Scenarios at Different Temporal and Spatial Scales

2002· article· en· W984516321 sur OpenAlexvenueno aff
Manfred W. Ostrowski

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésUrbanizationFlood mythWater cycleEnvironmental scienceTemporal scalesHydrology (agriculture)Environmental resource managementGeographyGeologyEcologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of urbanisation on the hydrological cycle has been discussed for several decades.Urbanisation is frequently said to cause increasing flood peaks and volumes.While this statement is certainly true for volumes, it has not been generally proven concerning flood peaks.Unfortunately, the literature is dominated by subjective opinions rather than by scientifically-based, objective evidence.To cope with increasing floods, politicians, the public and scientists argue that local end-of-pipe storm water management practices, rather than source control measures, can largely contribute to the reduction of flood peaks.However, agreement has been reached on the effect of urbanisation, depending on the size of the river basin and related characteristics such as location of urbanisation, duration and intensity of precipitation and so forth.The following numbers are based on German land use statistics.Small basins up to 10 km 2 in area if developed completely have a degree of imperviousness that might reach 50%.The effective impervious area of large basins, such as the River Rhine or River Elbe, is comparatively small, reaching 2 to 3 %.In large river basins about 12% of the land surface is typically developed, with a maximum of 50% being impervious.However, only 50% are directly connected to urban drainage systems.In the opinion of the author, it is most important to Ostrowski, M.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations5
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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