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Enregistrement W2138891847 · doi:10.7202/705359ar

Identification d'un réseau hydrométrique pour le suivi des modifications climatiques dans la province de Québec

2005· article· fr· W2138891847 sur OpenAlexaffabout
Taha B. M. J. Ouarda, Peter Rasmussen, Jean-François Cantin, Bernard Bobée, Richard R. Laurence, Vincent Hoang

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsGDG EnvironnementInstitut National de la Recherche ScientifiqueInstitut National d'Optique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceForestryGeographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis une dizaine d'années, la communauté scientifique s'est beaucoup intéressée à l'hypothèse d'un réchauffement à l'échelle planétaire. De nombreuses études ont porté sur l'analyse de ces modifications climatiques éventuelles ainsi que sur la modélisation de leurs impacts sur les ressources en eau. Cependant, malgré l'attention croissante que reçoit le sujet des modifications climatiques, très peu de travail a été accompli pour mettre en place des réseaux de mesure spécialement conçus pour l'étude des modifications climatiques et leurs impacts sur les ressources en eau, et pour créer des bases de données adaptées à cet objectif. Cette tâche est encore plus nécessaire dans le cadre des réductions budgétaires auxquelles sont soumis les réseaux hydrométriques dans certains pays développés. Cet article présente les bases d'une étude dont l'objectif est la conception d'un réseau hydrométrique pour le suivi des modifications climatiques dans la province de Québec, Canada. Le but est d'identifier, afin de les conserver, les stations de jaugeage les plus adéquates pour accomplir cette tâche. L'article présente aussi une brève revue des types de modifications climatiques qui peuvent être observés et de certains tests qui existent pour leur détection et leur quantification. Une procédure bayésienne de détection des sauts de la moyenne a été sélectionnée sur la base de ses avantages théoriques, et appliquée aux séries de données des stations retenues au 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,245 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations23
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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