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Enregistrement W1515907899 · doi:10.7202/705490ar

Calcul de probabilités de dépassement d'objectifs environnementaux de rejets de sources ponctuelle et diffuse à l'aide du système de modélisation intégrée GIBSI

2005· article· fr· W1515907899 sur OpenAlexaboutno aff
Alain N. Rousseau, Alain Mailhot, Stéphane Gariépy, Esther Salvano, J. P. Villeneuve

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans un contexte de gestion intégrée de l'eau par bassin versant, on doit, avant d'implanter tout programme d'assainissement, comparer les solutions de rechange, distinguer les contributions des différentes sources de pollution aux problèmes de qualité de l'eau, et définir des objectifs environnementaux de rejet (OER) associés aux activités et aux pressions anthropiques. Dans le cas des sources de pollution d'origine ponctuelle, on détermine un OER et son risque de dépassement en fonction d'un débit d'étiage critique d'une période de retour donnée. Dans le cas de la pollution diffuse d'origine agricole, il n'existe pas de concepts similaires pour définir des OER. L'approche que nous proposons, c'est de simuler, à l'aide de chroniques météorologiques et de divers scénarios de gestion de ces rejets, les concentrations résultantes dans les cours d'eau et de calculer les probabilités de dépassement des critères de qualité de l'eau (CQE). Cette approche permet de caractériser la prise de décision pour la période de contrôle en matière du nombre moyen de jours de dépassement d'un CQE. Ceci représente une quantification plus exacte du risque car ce dernier est interprété en fonction de ce qui est mesuré en rivière, c'est-à-dire les concentrations de polluants. Dans cette étude, on illustre l'application de ce concept à partir d'un cas de figure dans le bassin versant de la rivière Chaudière (Québec, Canada) qui est simulé avec le système de modélisation intégrée GIBSI. Dans le cadre d'une analyse de scénarios de restauration des activités récréatives conduisant à des contacts directs et fréquents avec l'eau, on illustre comment on peut, en réduisant respectivement les pressions agricole et urbaine de 32 et 17%, abaisser globalement les probabilités de dépassement des critères esthétique et bactériologique de 0,32 à 0,19 et de 0,94 à 0, respectivement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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