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Record W2906446689 · doi:10.7202/1054305ar

Modèle de gestion d’un réservoir pour l’alimentation en eau des rizières dans un contexte de gestion intégrée des ressources en eau : cas du lac-réservoir Nui Coc au Vietnam

2018· article· fr· W2906446689 on OpenAlexaff
Xuan Tuan Nguyen, Jean‐Pierre Villeneuve, Nomessi Kokutse, Sophie Duchesne

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicHydrology and Watershed Management Studies
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsForestryHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis plusieurs années, le Vietnam est reconnu en Asie comme un des plus gros exportateurs de riz au monde. Ce résultat a été rendu possible grâce à différents programmes du gouvernement vietnamien. Un de ces programmes a permis d’investir dans des ouvrages hydrauliques d’irrigation pour développer la production du riz. Aujourd’hui, plusieurs ouvrages hydrauliques sont construits sur le bassin versant de la rivière Cau et sont exploités à plusieurs fins. Ils servent, entre autres, les besoins en eau industrielle et domestique, à la production hydroélectrique, à l’irrigation des rizières et à la protection contre les crues. Il est donc nécessaire de définir des règles de gestion et d’opération de ces ouvrages pour satisfaire à tous les besoins en eau, et ce, particulièrement dans le cadre d’une gestion intégrée des ressources en eau à l’échelle du bassin versant. L’objectif du travail présenté dans cet article est de modéliser l’évolution des volumes d’eau d’un réservoir et de proposer une méthode pour gérer un réservoir utilisé à plusieurs fins, dont l’irrigation des rizières. Un cas particulier est présenté pour le lac-réservoir Nui Coc, au Vietnam. Dans le cadre d’un projet de gestion intégrée des ressources en eau du bassin versant de la rivière Cau, sur lequel le lac-réservoir Nui Coc est situé, le modèle Hydrotel a été utilisé pour les simulations hydrologiques. Or ce modèle ne possédait pas de sous-modèle de gestion de réservoir adapté à l’irrigation des rizières ni à la prise en compte de divers types de besoins en eau. Il a donc fallu développer un sous-modèle comprenant deux modules et l’adapter à la problématique d’irrigation des rizières à partir du lac Nui Coc. Ce sous-modèle ainsi développé a permis de reproduire, avec le modèle Hydrotel ainsi modifié, la variation historique du volume d’eau dans le lac Nui Coc puis d’évaluer les possibilités d’expansion des rizières.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.097
Threshold uncertainty score0.194

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0030.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.051
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.223 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
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