MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2593563202 · doi:10.4267/climatologie.202

Climat hivernal et régimes avalancheux dans les corridors routiers de la Gaspésie septentrionale (Québec, Canada)

2011· article· fr· W2593563202 sur OpenAlexaffabout
Guillaume Fortin, Bernard Hétu, Daniel Germaın

Notice bibliographique

RevueClimatologie · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité du Québec à MontréalUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les avalanches de neige représentent un risque naturel important dans la péninsule gaspésienne. Chaque année, des dizaines d’avalanches s’abattent sur les routes du littoral nord-gaspésien. L’objectif principal de cette étude est d’identifier les principaux facteurs de déclenchement des avalanches dans les corridors routiers du nord de la Gaspésie (Québec, Canada). Les résultats découlent de l’analyse croisée d’une banque de données sur les avalanches (141 avalanches) qui s’étend sur trois hivers consécutifs et des données météorologiques en provenance de deux stations du réseau national. Les caractéristiques du relief, telles que la dénivelée et l’exposition, sont certes très importantes mais les conditions météorologiques jouent un rôle déterminant, en particulier les précipitations. Les résultats démontrent qu’il est possible de discriminer les journées avalancheuses des journées non avalancheuses en se basant sur les quantités de précipitations reçues au cours des 24, 48 et 72 heures qui précèdent les avalanches. La fréquence élevée des redoux (cycles gel-dégel) dans cet environnement maritime a un impact sur le type de précipitations (neige ou pluie) et donc, en dernière analyse, sur le type d’avalanche observé.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations23
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClimatologieMême sujetCryospheric studies and observationsTravaux en français237 207