Flood events and flood risk assessment in relation to climate and land-use changes: Saint-François River, southern Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In the current context of climatic variability, it is important to quantify the impact on the environment. This study deals with an analysis of climatic data and land-use changes in terms of the impacts on flood recurrence based on multisource data. The study area covers the mouth of the Saint-François River (southern Québec, Canada), where spring floods and ice jams are a recurring problem. The flood frequency analysis shows an increase in flooding over recent decades, attributable to an increase in winter temperatures that has the effect of causing ice jams earlier in the year. Regarding land-use changes, a small decrease in agricultural surface areas is observed, from 53% to 39%, along with increases in forest and urban surface areas from 27% to 38% (forest) and 3% to 5% (urban) between 1928 and 2005. In a context of continuing climate warming, more pronounced inter-annual variations are to be expected along with a higher incidence of flooding. Editor Z.W. Kundzewicz Citation Ouellet, C., Saint-Laurent, D. and Normand, F., 2012. Flood events and flood risk assessment in relation to climate and land-use changes: Saint-François River, southern Québec, Canada. Hydrological Sciences Journal, 57 (2), 313–325.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».