Bibliographic record
Abstract
Les prévisions globales du GIEC tendent vers une augmentation des précipitations dans le nord-est de l’Amérique du Nord, une augmentation des températures moyennes annuelles et de la quantité de précipitations neigeuses, mais une diminution de la durée de la couverture de neige au sol. Si les modèles régionaux et les observations de terrain nous permettent de confirmer cette tendance dans le centre et le nord du Québec, la tendance est moins claire dans le bassin versant des Grands Lacs / Saint-Laurent dont dépend la majeure partie de la population québécoise. Sachant que les impacts d’un changement climatique ne peuvent se prévoir de façon déterministe, sans tenir compte de la capacité d’adaptation d’une population et de sa capacité d’anticiper et d’investir, les nouvelles tendances dans la nature, l’abondance et la répartition des précipitations et surtout, l’équilibre entre les précipitations et l’évaporation à l’échelle de grands bassins versants constituent une grande inconnue des changements climatiques à venir. Nous tenterons dans ce court article de caractériser les impacts et les pistes d’adaptation envisagées pour le sud du Québec face aux modifications anticipées du régime hydrologique.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.002 |
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.
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".