Analyse des apports horizon 2050 pour les bassins Churchill Falls, Manic-5 et Caniapiscau
Bibliographic record
Abstract
Cette étude porte sur la représentation des apports d'eau futurs pour trois réservoirs du Québec. La recherche consiste à simuler les apports futurs des bassins par l'emploi du modèle hydrologique HSAMI. La méthode des deltas est utilisée. Seize scénarios de cinq modèles climatiques globaux pour l'horizon 2050 sont ajoutés aux données climatiques des bassins. La seconde étape consiste à intégrer le générateur de climat WeaGETS dans la modélisation des apports prévisionnels des bassins à l'étude. Son utilisation a permis d'établir que les résidus des températures maximales et minimales ne suivent pas une loi normale et qu'une transformation Box-Cox améliore leur simulation. Enfin, cette étude consiste à comparer les apports futurs des séries synthétiques de WeaGETS avec ceux générés par la méthode des deltas. Selon les résultats obtenus, WeaGETS amplifie la quantité d'eau maximale de la crue printanière et semble avoir du mal à reproduire les extrêmes pour les températures minimales. \n \n
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".