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Enregistrement W7037212808

Développement d'une méthodologie afin d'intégrer et de valoriser l'information spatio-temporelle sur la qualité de l'eau à l'échelle d'un bassin versant : un exemple d'application à la protection des sources d'eau potable

2018· other· fr· W7037212808 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité Laval
Mots-clésEnvironmental policyCenter pivot irrigationAgricultural development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La gestion intégrée des ressources en eau par bassin versant requiert de bonnes connaissances du territoire à l'étude afin d'inclure le suivi de la qualité de l'eau de la « source au robinet » dans la planification territoriale. Un accès efficace à tout type de données relatives à la qualité de l'eau, incluant l'occupation du sol et les risques (impacts anthropiques, environnementaux, etc.), permettrait aux intervenants de divers milieux de prendre en considération le portrait complet des informations disponibles pour une prise de décision éclairée. Inventorier, assembler, analyser et interpréter les données peut représenter un défi supplémentaire lorsque les informations à colliger proviennent de sources différentes, tout particulièrement pour les organismes de bassins versants (OBV) et les petites municipalités qui n'ont pas toujours les moyens d'avoir des spécialistes en gestion de bases de données et en systèmes d'information géographique (SIG). Ce projet de maîtrise porte sur le développement d'un cadre méthodologique concernant l'acquisition, la gestion et l'utilisation des données relatives à la qualité de l'eau dans les bassins versants où existent des prises d'eau potable. Après une étude approfondie des exigences gouvernementales concernant la protection des sources, il sera question d'optimiser la gestion des données en concordance avec le Règlement sur le prélèvement des eaux et leur protection (RPEP) du Québec. Dans un contexte où de nombreuses municipalités du Québec doivent répondre aux exigences du RPEP d'ici 2021, un logiciel spécialisé en gestion des données sur la qualité de l'eau a été adapté afin d'aider les gestionnaires de la ressource en eau qui ont le mandat de répondre au RPEP. Ce projet permettra d'optimiser le processus d'acquisition et de traitement de l'information requise (eau et territoire) pour l'évaluation de la vulnérabilité des prises d'eau potable. L'évaluation de la vulnérabilité des prises d'eau potable est une démarche fondamentale de la protection des sources d'eau et de l'harmonisation de cette dernière avec l'occupation du territoire. La méthodologie développée pour une étude de cas dans les Laurentides montréalaises est applicable à d'autres bassins versants du Québec et d'ailleurs.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0140,006
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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