Comparaison de modèles hydrodynamiques bidimensionnels : SRH-2D, HYDRO_AS-2D et HSL-2D
Bibliographic record
Abstract
REMERCIEMENTSMes remerciements vont à mon directeur de recherche, Monsieur Tew-Fik Mahdi, pour m'avoir initié à cette discipline passionnante ainsi que pour les nombreux conseils prodigués et la souplesse avec laquelle il m'a laissé aborder le sujet.2007).HYDRO_AS-2D est généralement plus précis à l'exception de quelques cas ayant des maillages très fins.Ce dernier modèle réagit mal à certains cas-tests ayant de petites dimensions et son module 1-step (simplifié) doit être utilisé.Si HYDRO_AS-2D est plus rapide pour un même pas de temps, SRH-2D permet à l'utilisateur de choisir lui-même ce paramètre ce qui peut le rendre plus rapide dans certains cas.HYDRO_AS-2D réagit mieux à la calibration automatique du coefficient de rugosité de Manning.HSL-2D, basé sur la discrétisation de Cea et Bladé (2015), fournit une précision comparable aux modèles commerciaux pour des cas d'écoulements en laboratoires et en rivière, mais a un temps de calcul très élevé qui le rend difficilement utilisable à grande échelle.v
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".