Variabilité de l’érosion actuelle et holocène : le cas des marbres de Grenville en Outaouais québécois
Bibliographic record
Abstract
Cet article souligne la difficulté de comparer les taux d'érosion mesurés dans les marbres de Grenville selon différentes méthodes. La variabilité des taux d'érosion a été mise en évidence par l'étude des nodules en relief, des plaquettes de calcaire et par l'hydrochimie. La mesure moyenne du déchaussement postglaciaire des nodules emprisonnés dans les marbres se situe à 5 mm/1000 ans pour une période qui couvre l'Holocène (58 nodules, 1429 mesures). L'étude hydrochimique a fourni une vitesse moyenne d'érosion de 21,4 mm/1000 ans. Le taux médian de 17,2 mm/1000 ans se rapproche plus de la vitesse réelle d'érosion chimique actuelle, car les mesures ont surtout été prises en été et au printemps. Parmi les nombreux facteurs qui expliquent l'écart entre les taux d'érosion fournis par les deux méthodes, la différence de milieu étudié est primordiale. Elle est mise en évidence par la méthode ubiquiste de l'étude des plaquettes qui a fourni des taux moyens d'érosion presque huit fois plus importants dans les ruisseaux que dans les sols. Dans ces derniers, le résultat obtenu après une expérience de 18 mois a été de 12,4 mm/1000 ans alors qu'il a été de 94,3 mm/1000 ans pour les plaquettes immergées dans diverses eaux courantes. Dans les eaux calmes, le résultat a été de 41,7 mm/1000 ans.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".