Une approche floue pour la détermination de la région d'influence d'une station hydrométrique
Bibliographic record
Abstract
La notion d'appartenance partielle d'une station hydrométrique à une région hydrologique est modélisée par une fonction d'appartenance obtenue en appliquant les concepts de l'analyse floue. Les stations hydrométriques sont représentées dans des plans dont les axes sont des attributs hydrologiques et/ou physiographiques. Les régions hydrologiques sont considérées comme des sous-ensembles flous. Une méthode d'agrégation par cohérence (Iphigénie) permet d'établir des classes d'équivalence pour la relation floue "il n'y a pas d'incohérence entre les éléments d'une même classe": ce sont des classes d'équivalence qui représentent les régions floues. La fonction d'appartenance dans ce cas est stricte. Par opposition, la seconde méthode de type centres mobiles flous (ISODATA) permet d'attribuer un degré d'appartenance d'une station à une région floue dans l'intervalle [0,1]. Celle-ci reflète le degré d'appartenance de la station à un groupe donné (le nombre de groupes étant préalablement choisi de façon heuristique). Pour le cas traité (réseau hydrométrique tunisien, débits maximums annuels de crue), il s'avère cependant que le caractère flou des stations n'est pas très prononcé. Sur la base des agrégats obtenus par la méthode Iphigénie et des régions floues obtenues par ISODATA, est effectuée une estimation régionale des débits maximums de crue de période de retour 100 ans. Celle-ci est ensuite comparée à l'estimation régionale obtenue par la méthode de la région d'influence ainsi qu'à l'estimation utilisant les seules données du site, sous l'hypothèse que les populations parentes sont des lois Gamma à deux paramètres et Pareto à trois paramètres.
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 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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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.
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".