Le bilan énergétique et le gel au sol : une analyse statistique
Bibliographic record
Abstract
Des mesures régulières détaillées des composantes du bilan radiatif et énergétique et des régimes thermiques et hydrique du sol jusqu'à 5 m de profondeur ont été prises entre les mois d'août 1979 et août 1980 dans une forêt de pins près du lac Hélène, Jamésie. Les analyses statistiques faites sur ces mesures indiquent que la température du sol et, par conséquent, le gel à l'intérieur du sol s'expliquent par les échanges d'énergie radiative et calorifique près de la surface et par l'accumulation de la neige sur la surface. Pour des périodes de temps choisies, les températures du sol sont faiblement corrélées avec le rayonnement solaire (K ↓ ), le flux de chaleur dans le sol (QG) et la température de l'air (TAIR). Lorsque les cumuls de ces variables (∑K ↓, ∑QG et ∑TAIR) ainsi que l'épaisseur de la neige (EPAIS) sont utilisés, les corrélations sont plus fortes. En ce qui a trait à la profondeur du gel, la corrélation est la plus forte avec EPAIS, ∑QG, ∑TAIR et ∑K ↓, en ordre d'importance. D'ailleurs ces variables expliquent plus de 99% de la variance de la profondeur du gel dans le sol.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".