L'hydrologie urbaine: nouvelles problématiques, nouvelles approches de solutions
Bibliographic record
Abstract
La pratique de l'hydrologie, appliquée au milieu urbain, a beaucoup évolué depuis les années 1960. De nouveaux outils scientifiques, méthodologiques et technologiques ont été mis au point. En ce qui concerne les eaux pluviales urbaines, un changement de philosophie complet s'est produit. Aujourd'hui, des développements rapides continuent à se produire pour faire face de la meilleure manière possible aux graves problèmes qui se posent en zone urbaine : inondation et pollution du milieu naturel. Deux approches récentes illustrent ces développements : la gestion des risques et l'approche globale sur le bassin versant. Une évaluation de plus en plus précise de l'aléa et de la vulnérabilité s'avère nécessaire ainsi qu'une planification hydrologique bassin versant par bassin versant. Celle-ci devrait conduire à définir et à hiérarchiser les principaux objectifs que l'on se fixe dans les domaines du contrôle des inondations, du contrôle de l'érosion, de l'amélioration du milieu naturel et de la protection de l'environnement. Les actions à mener doivent utiliser les outils de modélisation des phénomènes hydrologiques sur les bassins versants. L'efficacité de ces approches est illustrée par un exemple pris sur le bassin versant de la rivière Beauport au Québec.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.003 |
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".