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Enregistrement W1555078446 · doi:10.7202/705039ar

Limnologie et télédétection : situation actuelle et développements futurs

2005· article· fr· W1555078446 sur OpenAlexaff
J.‐M. Jaquet

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La télédétection satellitaire est un outil employé couramment et avec succès en océanographie. Il n'en va pas de même en limnologie, où les applications sont encore rares. Par le moyen d'une revue bibliographique, nous tentons d'en analyser les raisons. Après une brève description de l'outil et des satellites en service, l'on met en évidence la spécificité des cibles aquatiques, caractérisées par une réflectance basse et une profondeur d'investigation variable. Ces particularités, jointes à la composition complexe des eaux intérieures, rendent impossible l'extension pure et simple, à la limnologie, des algorithmes développés en océanographie. Néanmoins, nous montrons que la télédétection a été utilisée dans l'étude du bassin versant des lacs, ainsi que pour la cartographie de leurs limites, de la végétation aquatique, des courants, de la thermique et de la couleur de l'eau. Des modèles empiriques, exprimant la matière en suspension ou les paramètres de qualité de l'eau, ont été calculés et appliqués avec succès dans certains lacs. On établit ensuite une typologie des difficultés rencontrées dans l'application de la télédétection à la limnologie : intrinsèques (complexité de la composition), technologiques (capteurs actuels non adaptés aux cibles aquatiques) et institutionnels (coûts élevés et manque de professionnels de ta télédétection dans les cercles limnologiques). Finalement, l'on présente quelques propositions pratiques dans la perspective des nouveaux véhicules spatiaux et capteurs des années 90, qui devraient permettre une exploitation de l'énorme potentiel de la télédétection en limnologie.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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