ATES: a geo-informatics decision aid tool for the integration of groundwater into land planning
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater is the primary source of drinking water for small municipalities and individuals. However, groundwater can be polluted by almost any land use. Consequently, many governments have acquired groundwater information in the aim of protecting the resource. Nevertheless, the resulting data are often ill-fitted to planning needs. In a previous study, a method was developed to help planners interpret hydrogeological data. It combines land planning and hydrogeological data through multicriteria analysis, in order to obtain groundwater contamination risk maps. The method proved efficient and useful. However, it could not be easily implemented by land planners, who do not always have training with these types of data and geographical information system (GIS). This paper presents how the method was integrated into a web-based interface called Aménagement du Territoire et Eau Souterraine (ATES). ATES allows planners to view groundwater basic maps, evaluate the present contamination risk for groundwater, and analyse new planning scenarios. ATES also suggests mitigation measures and offers tools to discuss the possible solutions. The tool has been developed, tested and validated with land planners. To our knowledge, it is the first geo-informatics tool developed especially for planners that aims at facilitating the incorporation of groundwater into planning. Moreover, an innovative approach called MACBETH was used for data aggregation, a novelty in groundwater management and spatial data integration.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».