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Record W162495013 · doi:10.7202/032651ar

Érosion récente des marais intertidaux de l’estuaire du Saint-Laurent, Québec

2007· article· fr· W162495013 on OpenAlexvenueaboutno aff
Jean‐Claude Dionne

Bibliographic record

VenueGéographie physique et Quaternaire · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicGeological formations and processes
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyPhysicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plusieurs marais intertidaux de l'estuaire du Saint-Laurent et plus particulièrement le schorre supérieur subissent présentement de l'érosion. Deux sites de la rive sud ont été étudiés. À Montmagny, à 80 km en aval de Québec, le schorre supérieur est affecté par l'érosion sur près de la moitié de sa longueur de 15 km. À cinq endroits, il a été entièrement détruit au cours de la dernière décennie. Ailleurs, les secteurs affectés sont caractérisés par une micro-falaise de 40 à 100 cm de hauteur. Des piquets repères (44) placés dans trois secteurs, d'une longueur de 1800 m, ont donné un recul moyen de 102 cm, en 1984-85, et de 103 cm dans 2 secteurs, en 1985-86. À Rivière-du-Loup, à environ 200 km en aval de Québec, le marais intertidal, d'une longueur de 3 km, est frangé d'une micro-falaise de 50 à 125 cm sur l'ensemble de son étendue. Deux secteurs ont été distingués. En 1984-85, le recul basé sur 72 piquets repères a été respectivement de 201 et 318 cm. Entre le 30 octobre 1985 et le 28 octobre 1986, le recul moyen de la micro-falaise du secteur B basé sur 39 piquets a été de 406 cm. Les causes de l'érosion récente des marais intertidaux du Saint-Laurent ne sont pas bien connues. Il ne semble pas exister de cause unique, mais plutôt un ensemble de facteurs locaux et régionaux. Parmi ces derniers: une légère subsidence des terres entraînant une remontée du niveau relatif de la mer et le faible bilan sédimentaire des estrans. Parmi les facteurs locaux: la compaction des sédiments du schorre, l'action des oies et l'activité de l'homme.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.443
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.240
Teacher spread0.222 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations40
Published2007
Admission routes2
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