Bank erosion processes within the fluvial corridor of the St. Lawrence River: causes, drivers and future challenges.
Notice bibliographique
Résumé
The St. Lawrence River is one of the largest river affected by seasonal ice formation outside the periglacial domain. It is also a major socio-economical axis in eastern North America where human activities and facilities are numerous within its fluvial corridor, upstream Quebec City (QC, Canada). Recent flooding episodes in 2017 and 2019 have shown that the sustainability of the St. Lawrence River and thus its socio-economic and ecological services will likely be altered in a near future. Bank erosion today represents a major hazard for land owners, infrastructures and riverine ecosystems. Consequently, there is a growing need to integrate bank erosion hazard in order to ensure sustainable management of riparian areas and to adapt land-use planning strategies. Literature review and field surveys allowed us to conceptualize a scientific framework about bank erosion dynamics in large rivers characterized by the formation of river ice. We used this framework within the fluvial corridor of the St. Lawrence River to identify bank erosion processes and their drivers, with a focus on the role of river ice and the impacts of anthropogenic stressors such as urbanization, riverbank concreting, large-scale damming, and maritime traffic. We illustrate erosion processes and their impacts through several case studies representing different ecosystems from the fluvial section of the St. Lawrence River. We then discuss the future changes in the nature, the timing, the frequency and the magnitude of bank erosion processes to address the challenges caused by climate change and increased human activities in the St. Lawrence, and more generally in large rivers affected by seasonal ice formation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».