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Enregistrement W6987800547

Utilisation de systèmes d'information géographique pour l'évaluation des risques liés à la dégradation du pergélisol. Ãtude de cas : Tasiujaq, Nunavik, Québec

2014· other· fr· W6987800547 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2014
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Poison controlAgrégationPilotage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les régions nordiques à pergélisol seront largement affectées par l'augmentation prévue des\ntempératures. Un nombre croissant d’infrastructures qui étaient autrefois construites avec\nconfiance sur des sols gelés en permanence commencent déjà à montrer des signes de\ndétérioration. Les processus engendrés par la dégradation du pergélisol peuvent causer des\ndommages importants aux infrastructures et entrainer des coûts élevés de réparation. En\nconséquence, le contexte climatique actuel commande que la planification des projets dans\nles régions nordiques s’effectue en tenant compte des impacts potentiels de la dégradation\ndu pergélisol. Ce mémoire porte sur l’utilisation de systèmes d’information géographique\n(SIG) appliqués à l’évaluation du potentiel d’aménagement des territoires situés en milieu\nde pergélisol. En utilisant une approche SIG, l’objectif est d’élaborer une méthodologie\npermettant de produire des cartes d'évaluation des risques afin d’aider les collectivités\nnordiques à mieux planifier leur environnement bâti. Une analyse multi-échelle du paysage\nest nécessaire et doit inclure l'étude des dépôts de surface, la topographie, ainsi que les\nconditions du pergélisol, la végétation et les conditions de drainage. La complexité de\nl'ensemble des interactions qui façonnent le paysage est telle qu'il est pratiquement\nimpossible de rendre compte de chacun d'eux ou de prévoir avec certitude la réponse du\nsystème suite à des perturbations. Ce mémoire présente aussi certaines limites liées à\nl’utilisation des SIG dans ce contexte spécifique et explore une méthode innovatrice\npermettant de quantifier l'incertitude dans les cartes d'évaluation des risques.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,160 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
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