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Enregistrement W6998586862

Analyse et comparaison des caractéristiques des crues dans un contexte de changements climatiques.

2009· dissertation· fr· W6998586862 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2009
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europeDrainage basinContext (archaeology)Climate change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’impact des changements climatiques (CC) sur les pointes des crues a fait l’objet de
\nplusieurs travaux. Cependant, une crue est caractérisée non seulement par sa pointe, mais
\naussi par d’autres caractéristiques telles que la date de début, la date de fin, la date de
\npointe, la durée, le débit de pointe, le volume, le taux de montée et la forme de
\nl’hydrogramme. Peu d’efforts ont été orientés vers l’étude de l’impact des CC sur ces
\ncaractéristiques. Le présent travail consiste à évaluer et à comparer les caractéristiques
\ndes crues dans un contexte de CC en se basant sur des données historiques, des résultats
\ndes réanalyses et des résultats des simulations à l’horizon 2050. La zone d’étude
\nconsidérée est le bassin versant du réservoir « Baskatong ». Il représente le réservoir
\ninfluant du bassin versant de la rivière « Gatineau ». Les résultats des simulations sont
\nobtenus à partir des deux modèles hydrologiques HSAMI et HYDROTEL. Les
\ncorrélations, la stationnarité, les dépendances et les points de rupture des séries des
\ncaractéristiques de crue ont été étudiés. Les lois marginales et copules des principales
\ncaractéristiques ont été obtenues. Les résultats montrent que, à différents sens et
\nampleurs, toutes les caractéristiques de crue pourraient être affectées par les CC.
\n

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,283 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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