Utilisation des images Landsat ETM+ et du SIRS pour la cartographie linéamentaire et thématique de Soubré-Méagui (Sud-ouest de la Côte d’Ivoire).
Notice bibliographique
Résumé
L'exploration des eaux souterraines en zone de socle est l'une des voies indiquees pour la fourniture des populations en eau. En effet, les aquiferes du socle fissure constituent d'excellents reservoirs d'eau souterraine (Kouame, 1999; Jour-da et al, 2005). L'objectif de ce travail est de realiser la carte des lineaments et les cartes thematiques des ressources en eau souterraine de Soubre-Meagui en vue de leur gestion efficiente. L'approche methodologique utilisee est la tele-detection couplee au Systeme d'Information a Reference Spatiale (SIRS). Grâce aux differents traitements appliques aux images Landsat ETM+ (correction geometrique, rehaussement, ACP, composition coloree, filtrage spatial), les lineaments structuraux ont ete extraits manuellement. La validation de ces lineaments avec des cartes photo-geologiques preexistantes a permis de realiser la carte de fracturation de Soubre-Meagui. L'integration de cette carte dans le SIRS avec les donnees hydrogeologiques a permis la cartographie thematique des ressources en eau souter-raine. Les cartes de disponibilite, d'accessibilite, d'exploitabilite et de potentialite en eau souterraine ont ete realisees. Cette etude revele que 82,60 % du domaine presente une bonne et excellente disponibilite en eau souterraine. Ces res-sources sont difficilement accessibles car 62 % du territoire presente une accessibilite mauvaise a mediocre. Elles sont aussi difficilement exploitables car 76.63 % de la superficie presente une exploitabilite des ressources en eau souter-raine mauvaise et mediocre. La carte des potentialites en eau souterraine revele que 60% du domaine presente un excellent a bon indice de potentialite; ce qui predit de bons debits d'exploitation des futures forages dans les zones con-cernees.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».