Analyse de sensibilité globale du modèle CATHY aux propriétés hydrodynamiques du sol d’un micro-bassin agricole drainé
Bibliographic record
Abstract
Une étude d’analyse de sensibilité globale d’une application du modèle hydrologique CATHY (CATchment HYdrology) sur un bassin sous influence de drains agricoles a été réalisée en utilisant les méthodes Morris, FAST99 (Fourier Amplitude Sensitivity Test) et Sobol2002. Ces analyses ont permis d’identifier les paramètres les plus sensibles sur : (a) l’écoulement aux drains et (b) les flux sortant du micro-bassin agricole Bras d’Henri (Québec, Canada). Des 24 paramètres évalués par la méthode de Morris, les neuf et huit paramètres ayant été respectivement très influents sur les deux variables de sortie, ont été analysés par les méthodes FAST99 et Sobol2002. Il s’ensuit que la conductivité hydraulique horizontale à saturation dans les couches sous les drains est la propriété hydrodynamique la plus influente sur les deux variables de sortie. Cette étude démontre que des efforts devraient être portés sur la caractérisation de l’anisotropie du sol, car celle-ci n’est pas à négliger lors d’une modélisation hydrologique tridimensionnelle. Editeur Z.W. Kundzewicz Citation Muma, M., Gumiere, S.J., et Rousseau, A.N., 2014. Analyses de sensibilité globale du modèle CATHY aux propriétés hydrodynamiques du sol d’un micro-bassin agricole drainé. Hydrological Sciences Journal, 59 (8), 1606–1623. http://dx.doi.org/10.1080/02626667.2013.843778
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".