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Enregistrement W2164393884 · doi:10.7202/1006479ar

Facteurs de variabilité spatiale des caractéristiques des débits minimums annuels des rivières Wallonnes (Belgique)

2011· article· fr· W2164393884 sur OpenAlexaff
Marie-Ève Vadnais, Ali A. Assani, Éric Hallot, François Petit

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette note avait pour but de déterminer les facteurs environnementaux qui influencent la variabilité spatiale des caractéristiques des débits minimums annuels en Wallonie (Belgique) de 34 rivières, au moyen de deux méthodes complémentaires : la méthode de classification ascendante hiérarchique et la corrélation linéaire. Les deux méthodes ont été appliquées sur les données transformées par l’analyse en composantes principales. La classification ascendante hiérarchique (méthode de Ward) a mis en évidence l’influence de la lithologie et des activités anthropiques (pompage en eaux souterraines) sur les caractéristiques fondamentales des débits minimums annuels. Les rivières qui drainent un substrat relativement perméable sont caractérisées par des volumes d’écoulement très élevés, une faible variabilité interannuelle de ce volume, une forte variabilité interannuelle de la période d’occurrence et par de faibles valeurs de coefficients d’asymétrie. C’est le contraire pour les rivières qui coulent sur un substrat peu perméable ou imperméable. Les rivières, dont les débits sont artificiellement influencés, sont caractérisées par une variabilité de la magnitude et de la période d’occurrence des débits minimums annuels plus importante que celle des rivières naturelles. L’analyse des corrélations entre les caractéristiques des débits et les facteurs environnementaux a mis en évidence une corrélation entre la forme de courbe de distribution des débits minimums annuels et plusieurs facteurs environnementaux (climat, utilisation des sols, localisation et caractéristiques physiographiques des bassins versants).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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