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Enregistrement W2617565721

Modélisation des exportations de sédiments et de nutriments dans le bassin versant de la rivière Tomifobia dans un contexte de changements climatiques

2016· article· fr· W2617565721 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandre Ste-Marie

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Biological Research in Conflict Zones
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryEnvironmental scienceGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pollution diffuse provenant des milieux agricoles a une influence majeure sur la qualité de l’eau. Le transport de sédiments et de nutriments, tels que le phosphore et l’azote, est particulièrement préoccupant. Les changements climatiques anticipés modifieront le régime hydrologique des rivières, ce qui entraînera des conséquences difficiles à anticiper, notamment sur la qualité de l’eau. Le site à l’étude est le bassin versant de la rivière Tomifobia, situé au sud-ouest du Québec, qui possède une superficie de 436 km² et qui comporte une forte activité agricole. Il a un impact important sur la qualité de l’eau du lac Massawippi puisqu’il draine 70% de son bassin versant. Le modèle hydrologique spatialisé Soil and Water Assessment Tool (SWAT) a été utilisé pour effectuer l’évaluation quantitative et qualitative de l’apport en eau à la rivière. Les activités agricoles ont été représentées dans le modèle selon un calendrier typique pour chacune des différentes cultures. Le calage et la validation du modèle pour le débit de la rivière Tomifobia ont été effectués à l’aide de la reconstitution des apports au lac Massawippi. Pour la qualité de l’eau, les données provenant de l’Institut de recherche et de développement en agroenvironnement (IRDA), du Comité de gestion du bassin versant de la rivière Saint-François (COGESAF) et la campagne d’échantillonnage du Groupe de recherche sur l’eau de l’Université de Sherbrooke (GREAUS) ont été utilisées. Les éléments analysés par rapport à la qualité de l’eau sont les sédiments, le phosphore et les nitrates. Différentes projections climatiques ont été entrées dans le modèle dans le but de déterminer les tendances hydrologiques futures. L’impact des changements climatiques sur le régime hydrologique se traduit principalement par une augmentation des débits hivernaux et une diminution des débits printaniers. Aucune tendance statistiquement significative n’a été observée pour la période estivale et automnale. L’effet des changements climatiques sur les exportations de nitrates est similaire à celui sur le débit. Pour les exportations de sédiments et de phosphore, on note une hausse à l’hiver, une baisse au printemps et une hausse pour l’été et l’automne.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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