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Étude comparative des méthodes d'évaluation de la vulnérabilité intrinsèque des aquifères à la pollution: application aux aquifères granulaires du piémont laurentien.

2000· article· fr· W18035122 on OpenAlexaboutno aff
V Murat

Bibliographic record

VenueThe Journal of Pediatrics · 2000
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHistorical and Environmental Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La transcription des symboles et des caractères spéciaux utilisés dans la version originale de \nce résumé n’a pas été possible en raison de limitations techniques. La version correcte de ce \nrésumé peut être lue en PDF. Le but de ce projet, réalisé conjointement par le Centre géoscientifique de Québec, l'Institut \nNational de la Recherche Scientifique (INRS-Géoressources), l'Université Laval, le MENV et la \nMRC de Portneuf vise la mise en place d'une démarche pour la réalisation de cartes de \nvulnérabilité régionale, en prenant pour région d'application la MRC de Portneuf (terrain \nd'environ 4000 km2 à 50 km à l'ouest de Québec). \nAu Canada, 26% de la population est tributaire de l'eau souterraine pour ses besoins domestiques; \nce pourcentage s'élève à 21 % au Québec. La qualité de cette eau est sans cesse mise à l'épreuve \npar la menace grandissante associée aux sources potentielles de pollution. Il est important, dans le \ncontexte actuel, que des mesures soient prises afin d'assurer la pérennité de la ressource. \nL'estimation de la vulnérabilité intrinsèque permet de prévenir une partie de la contamination en \naidant à la prise de décision en matière de gestion du territoire. \nIl existe plusieurs méthodes d'estimation de la vulnérabilité. L'étude présentée ici a pour objectif, \nde déterminer quelle méthode s'avère la plus efficace et réaliste du point de vue de l'évaluation \nde la vulnérabilité intrinsèque. Elle doit établir deux compromis, choisir une méthode dont le \nnombre de paramètre est suffisant mais pas trop élevé (difficulté pour se procurer l'information); \net équilibrer la quantité d'information nécessaire versus celle disponible (la collecte pouvant \nengendrer des coûts élevés). Cette étude a été réalisée en deux parties, un volet pour l'estimation \nde la vulnérabilité intrinsèque en appliquant 4 méthodes d'estimation et un second volet pour \nl'analyse statistique concernant la place de chacun des paramètres dans les diverses méthodes et \nla variabilité de l'estimation de la vulnérabilité d'une méthode à l'autre. \nLes méthodes d'estimation retenues sont: la méthode DRASTIC (7 paramètres), la méthode \nGOD (3 paramètres), la méthode Minnesota (utilisant 4 paramètres sur 3 niveaux) et la méthode \nEVARISK pour laquelle la plupart des variables font partie intégrante du modèle. Le choix des \nméthodes a été basé sur les différents types de méthodes (cotation numérique, analytique, \ncartographique) disponibles dans la littérature et sur l'information disponible, en rapport avec \nl'application de la méthode et les données utiles à sa réalisation. L'incorporation des résultats \ndans des systèmes d'information géographique (SIG tels que Mapinfo, IDRISI, ArcInfo) permet \nde structurer et faciliter l'accès et l'intégration de l'information. \nL'application de la comparaison de ces méthodes a été effectué au niveau des aquifères \ngranulaires du piémont laurentien. Ce secteur a été sélectionné pour sa diversité tant pour la \nprésence d'aquifères représentatifs de la rive nord du Saint-Laurent, que pour la diversité au \nniveau de l'utilisation des sols et de la géologie. \nL'application de ces 4 méthodes permet de voir que les résultats obtenus pour les méthodes \nDRASTIC, Minnesota et GOD sont fortement influencées par la nature des formations \nsuperficielles et diffèrent d'avec la carte EVARISK, basée sur les caractéristiques pédologiques \ndu terrain. Il est à noter que l'estimation de la vulnérabilité intrinsèque est une notion relative, \nc'est-à-dire que les valeurs obtenues pour chaque méthode sont parfois subjectives et \ninterprétables méthode par méthode. L'étude statistique de surface réalisée en comparant les \nméthodes deux à deux, permet de mettre en relation la variation spatiale de l'indice de \nvulnérabilité d'une méthode à l'autre sans tenir compte de la valeur de cet indice. On a pu \nremarquer que la superposition des méthodes DRASTIC et Minnesota met en évidence une bonne \nadéquation dans l'estimation de la vulnérabilité de la MRC de Portneuf. Les tests géostatistiques \nmettent en évidence l'importance des paramètres pour chaque méthode et l'adéquation des \nméthodes par rapport à la méthode DRASTIC.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.060
Threshold uncertainty score0.119

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.002

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 head0.035
GPT teacher head0.310
Teacher spread0.275 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations10
Published2000
Admission routes1
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