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Enregistrement W2919184254

Mieux prédire la dégradation du chlore en réseau de distribution : cas d'étude : la ville de Québec

2010· article· fr· W2919184254 sur OpenAlexaboutno aff
Guillaume Binet

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire regroupe en grande partie les informations relatives à un projet de maîtrise de la Chaire de Recherche en eau potable de l'Université Laval. Son objectif principal est de développer un outil de prédiction des concentrations en chlore résiduel libre (CCRL) sur plusieurs quartiers de la Ville de Québec à l'aide d'un modèle hydraulique. Plusieurs campagnes d'échantillonnage ont été réalisées durant l'année 2009 afin de mesurer les CCRL et d'étudier leurs variations spatiale et saisonnière. Un modèle calé sur une étude au traceur a permis de connaître les temps de séjour de l'eau (TDS), l'un des paramètres clefs de la cinétique de dégradation du chlore libre en réseau de distribution. Il a été observé que d'autres paramètres coimne les indicateurs de matière organique naturelle (MON), la température de l'eau ou l'âge des conduites ont une influence sur cette cinétique; un modèle a été élaboré en conséquence. Ce modèle a permis de rendre compte du lien étroit entre les TDS et les CCRL ainsi que des zones à faibles CCRL où la vulnérabilité du consommateur est plus forte.

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)0,001
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,183 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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