Modélisation de l'incertitude sur les séquences futures de débits en rivière
Bibliographic record
Abstract
Le problème de la gestion du risque en ressources hydriques, tout comme celui de la gestion de réservoirs, est un problème de décision sous incertitudes, dont la qualité des solutions est extrêmement sensible à la façon dont la stochasticité des apports est prise en compte. Cet article propose une méthode pour modéliser l'incertitude sur les apports à court terme en fonction de la période de l'année. Pour cela, un modèle paramétrique markovien à temps continu, basé sur le processus de Poisson filtré, est construit et estimé grâce à des observations régulièrement espacées dans le temps puis validé sur trois stations hydrométriques situées au Québec (Canada). Les points étudiés sont sa capacité à représenter correctement les transitions de débits et ses performances en tant que prédicteur de la valeur à venir du débit. Ce dernier aspect est comparé à celui du modèle ARMA saisonnier. Les résultats montrent un bon comportement du modèle sur chacun de ces deux points.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".