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Enregistrement W4390642462 · doi:10.4000/geocarrefour.22751

Caractérisation du bassin versant de la rivière Mulet (Roche-à-Bateau, Haïti) à l’aide d’outils de géomatique

2023· article· fr· W4390642462 sur OpenAlexaff
Zurcher Mardy, Sebastian Weissenberger, Jean‐Philippe Waaub

Notice bibliographique

RevueGéocarrefour · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensUniversité TÉLUQUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeographyGeologyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La dégradation et l’érosion représentent un problème majeur pour un grand nombre de bassins versants en Haïti, surtout lorsqu’ils sont situés en terrain montagneux comme le bassin versant de la rivière Mulet dans le département du Sud. La caractérisation des paramètres biophysiques de ce bassin versant est indispensable à la compréhension de son état d’une manière générale. Aujourd’hui, les outils de géomatique (système d’information géographique et télédétection) sont régulièrement utilisés dans la caractérisation des bassins versants étant donné leur capacité de produire des données spatialement et temporellement représentatives. L’objectif de cette étude est d’évaluer les caractéristiques biophysiques du bassin versant de la rivière Mulet à l’aide des outils de géomatique. Pour cela, un modèle numérique de terrain (MNT) a été construit afin d’extraire les paramètres morphologiques et hydrographiques du bassin versant. Les données géospatiales de l’United States Geological Survey (USGS) et du Centre National de l’Information Géo-Spatiale d’Haïti (CNIGS) relatives aux occupations du sol et à la géologie ont été utilisées. Des données pédologiques, obtenues de la base de données mondiale de la Food and Agriculture Organization (FAO), ont également été utilisées. L’analyse de ces données permet de comprendre que l’intégrité du bassin est influencée par la combinaison de plusieurs facteurs, dont le relief, les formations pédo-géologiques, le couvert végétal, les activités anthropiques, ainsi que les conditions climatologiques. Cette analyse des caractéristiques du bassin versant permet de mieux informer sur sa situation en vue de la planification des interventions pour la conservation de ses ressources.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,188

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
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