Le dispositif PRESAGES (PREvisions et Simulations pour l’Annonce et la Gestion des Etiages Sévères) : des outils pour évaluer et prévoir les étiages
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
L’étiage 2003 a montré la vulnérabilité de certaines activités humaines face à la pénurie de la ressource en eau. Les services gestionnaires qui ont en charge la prévention des extrêmes hydrologiques sont amenés à se pourvoir d’outils d’évaluation et de prévision. L’objectif de cette recherche est d’associer ces deux préoccupations par l’élaboration d’un dispositif : PRESAGES. La genèse particulièrement longue des étiages permet, par des indicateurs simples, un suivi de la situation hydrologique à l’échelle mensuelle. Une estimation à long terme du scénario le plus critique peut alors être envisagée par une modélisation. Si un risque d’étiage sévère apparaît, des prévisions à court terme de débits moyens journaliers sont proposées pendant la période estivale.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it