Bibliographic record
Abstract
Les modèles de bassin d'eau peuvent jouer un rôle important dans la planification régionale. Leur capacité de considérer de grandes régions, diverses en espace et évaluer l'impact de scénarios d'utilisation de différentes terres sur des ressources en eau peut mener à des prises de décisions meilleures et plus informées. La récente législation en Ontario a mené à l'adoption de modèles de bassin d'eau faisant partie de processus de planification de protection de source d'eau potable. Dans cette étude, la capacité du modèle SWAT (Outil d'évaluation du sol et de l'eau) pour simuler l'hydrologie du bassin de la Rivière Raisin, un secteur de 556km2 situé à l'est de l'Ontario, est examiné. Le modèle a été calibré au cours de la période de 1985 à 1994 et validé au cours de la période de 1995 à 2004. Des débits hebdomadaires moyens ont été utilisés pour évaluer le modèle, produisant un coefficient Nash Sutcliffe de 0.798 pendant la période de calibrage et 0.788 pendant la période de validation. L'erreur modèle est la plus significative pendant la période de fonte de neige annuelle, suggérant des manques dans la manière que la fonte de neige est modelée. Les prédictions du débit de base sont correctes sur une base annuelle, mais exposent plus de volatilité que le flux observé. Le coefficient Nash Sutcliffe est une mesure commune de performance du modèle hydrologique, mais souffre en étant fortement influencé par certains temps de l'année. Spécifiquement, il est insensible aux périodes de bas débit qui sont importantes pour la planification de la protection de source. La possibilité de transformer les débits observés et prévus pour indemniser est discutée. La méthodologie présentée profite de données standardisées aisément disponibles, permettant à un exercice de modélisation semblable d'être facilement entrepris pour une région différente. Les résultats et l'analyse tel que présentés pourraient$
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.011 |
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".