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Record W1804602644 · doi:10.7202/705558ar

Effet d'échelle sur la simulation du ruissellement en milieu urbain

2005· article· fr· W1804602644 on OpenAlexaffabout
Ach. Baihaqi Kamal, Saâd Bennis

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicFlood Risk Assessment and Management
Canadian institutionsÉcole de Technologie SupérieureGroup for Research in Decision Analysis
Fundersnot available
KeywordsForestryHumanitiesGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce travail consiste en l’élaboration d’une méthodologie systématique qui permet de substituer une modélisation hydraulique simplifiée à une modélisation détaillée d’un réseau d’assainissement. L’approche préconisée est basée sur une analyse multi-paramètre du processus du drainage en milieu urbain. Les paramètres adimensionnels retenus dans cette analyse font intervenir les caractéristiques du bassin versant, les caractéristiques du réseau et celles de la pluie. Pour donner à cette approche un cadre plus général, les auteurs ont mené cette analyse sur des réseaux et des pluies synthétiques couvrant un spectre très large de cas concrets. La méthodologie élaborée a fait l’objet d’une étude de validation sur le bassin No1 de l’arrondissement de Verdun (Montréal). La concordance entre les débits mesurés à l’exutoire du bassin et les débits simulés par cette approche est avantageusement satisfaisante. Les modèles de transformation découlant de cette analyse, permettant le passage d’une modélisation globale à une modélisation détaillée constituent une avancée très significative pour une gestion en temps réel et optimisée des réseaux d’assainissement.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.330
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.297
Teacher spread0.268 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2005
Admission routes2
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