Cartographie semi-automatisée des chutes de pierres le long d'infrastructures linéaires
Notice bibliographique
Résumé
La caractérisation détaillée de vastes territoires pose un défi de taille et est souvent limitée par les ressources disponibles et le temps. Les travaux de cette maîtrise s’incorporent au projet ParaChute qui porte sur le développement d’une Méthode québécoise d’Évaluation du Danger des Chutes de Pierres (MEDCP) le long d’infrastructures linéaires. Pour optimiser l’utilisation des ressources et du temps, une méthode partiellement automatisée facilitant la planification des travaux de terrain a été développée. Elle se base principalement sur la modélisation des trajectoires de chutes de pierres 3D pour mieux cibler les falaises naturelles potentiellement problématiques. Des outils d’automatisation ont été développés afin de permettre la réalisation des modélisations sur de vastes territoires. Les secteurs où l’infrastructure a le plus de potentiel d’être atteinte par d’éventuelles chutes de pierres sont identifiés à partir des portions de l’infrastructure les plus traversées par les trajectoires simulées. La méthode a été appliquée le long du chemin de fer de la compagnie ArcelorMittal Infrastructures Canada. Le secteur couvert par l’étude débute à une dizaine de kilomètres au nord de Port-Cartier (Québec) et s’étend sur 260 km jusqu’au nord des monts Groulx. La topographie obtenue de levés LiDAR aéroportés est utilisée afin de modéliser les trajectoires en 3D à l’aide du logiciel Rockyfor3D. Dans ce mémoire, une approche facilitant la caractérisation des chutes de pierres le long d’un tracé linéaire est présentée. Des études de trajectoires préliminaires sont réalisées avant les travaux sur le terrain. Les informations tirées de ces modélisations permettent de cibler les secteurs potentiellement problématiques et d’éliminer ceux qui ne sont pas susceptibles de générer des chutes de pierres avec le potentiel d’atteindre les éléments à risque le long de l’infrastructure linéaire.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,012 | 0,003 |
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 ».