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Enregistrement W2013827562 · doi:10.7202/020597ar

L’hydrologie printanière de la rivière Saint-François

2005· article· en· W2013827562 sur OpenAlexaffvenueabout
Pierre Cazalis

Notice bibliographique

RevueCahiers de géographie du Québec · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensUniversité Sainte-Anne
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTributarySpring (device)Hydrology (agriculture)Flood mythPrecipitationStormSAINTFlood controlEnvironmental scienceGeologyArchaeologyMeteorologyGeographyOceanographyGeotechnical engineeringHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The abundant spring run-off in Southern Québec is a result of the heavy winter precipitation and the length of the retaining period. One half of the annual discharge occurs in March, April and May, yet the maximum monthly coefficient (April) on the Saint-François is little more than 300. This low figure is due to the length of the thawing season, which extends the flood over at least four weeks, and to the retaining action of the numerous lakes. Occasionally a heavy spring rainfall may alter the character of the run-off, but even then there is never any question of spring flood damage to land or property — the river s are swollen rather than in flood. Critical conditions can arise however on the Saint-François following storm rains and rapid run-off (impermeability and steep slopes). The water rises rapidly, but the fall extends over a week. These floods are more severe than in spring, but damage is still minimal, the lakes in fact store 50% of the surface run-off and in the case of certain tributaries, 75%. Furthermore, the maximum specific discharge is not more than 20 cu. ft/sec/sq. m. for the regulated tributaries (Magog, Massawippï) compared with 80 or more for those that are not. Through the regulating influence of the main tributaries and that of the hydro-electric power dams on the Saint-François itself], the regime of the river is one of the most serene in Southern Québec.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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