MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2153177309 · doi:10.7202/006855ar

Organisation morphologique des blocs et des amas de galets dans les cours d’eau à lit de gravier

2003· article· fr· W2153177309 sur OpenAlexaffvenue
Hélène Lamarre, André G. Roy

Notice bibliographique

RevueGéographie physique et Quaternaire · 2003
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans les cours d’eau à lit de graviers, les blocs et les amas de galets entraînent des changements de rugosité qui jouent un rôle important sur la variabilité spatiale du cisaillement exercé sur le lit, de la structure de l’écoulement et du transport des sédiments. Pourtant, peu de méthodes permettent de décrire l’organisation de ces éléments de rugosité du lit à l’échelle de la section de cours d’eau. Nous présentons deux méthodes d’échantillonnage qui permettent de quantifier l’organisation spatiale des blocs et des amas de galets sur quatre tronçons de rivière : la cartographie ponctuelle des blocs isolés et des amas de galets et la cartographie systématique de la topographie du lit. Les caractéristiques de l’organisation spatiale de ces éléments de rugosité sont quantifiées et comparées à celles de distributions aléatoires. Nous observons d’abord que la concentration des blocs isolés et des amas de galets, la distance qui les sépare et les caractéristiques des alignements composés de plusieurs éléments de rugosité sont semblables dans le cas des cours d’eau de même dimension. Ensuite, certaines caractéristiques de l’organisation spatiale des blocs et des amas de galets ressemblent à celles des distributions aléatoires. Nous proposons en discussion une interprétation dynamique de l’organisation spatiale des éléments de rugosité qui tienne compte de ces observations.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations6
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGéographie physique et QuaternaireMême sujetHydrology and Sediment Transport ProcessesTravaux en français237 207