Statistical modeling of daily streamflow processes in consideration of climate change
Bibliographic record
Abstract
L'étude des impacts potentiels des changements du climat et de sa variabilité sur les ressources en eau demande de modéliser l'évolution future des débits de rivières. Les Modèles de Circulation Générale (GCMs) sont de récents outils qui fournissent une l'information fiable sur l'évolution future des variables atmosphériques. La présente étude a pour but de développer des modèles statistiques permettant de relier ces variables climatiques aux variables de débit. De tels outils permettraient d'obtenir de l'information sur l'évolution future des débits à partir des simulations GCM. Ces modèles sont fondés sur l'utilisation conjointe à l'échelle journalière de techniques de régression linéaires et de techniques stochastiques autorégressives. En particulier, le modèle combiné régression-autorégression avec une génération aléatoire lognormale de résidus donne des résultats satisfaisants. Ce modèle a été utilisé pour évaluer l'évolution future des conditions de débit en utilisant des scénarios de changement climatique CGCM1 (Modèle couplé climatique global du Centre Canadien de la modélisation et de l'analyse climatique, version 1) et HadCM3 (Modèle couplé du centre Hadley, version 3).
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".