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Record W1892970563 · doi:10.7202/038990ar

Les conditions météorologiques propices au déclenchement des avalanches de neige dans les corridors routiers du nord de la Gaspésie, Québec, Canada

2010· article· fr· W1892970563 on OpenAlexaffvenueabout
Bernard Hétu

Bibliographic record

VenueGéographie physique et Quaternaire · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicCryospheric studies and observations
Canadian institutionsCenter for Northern StudiesUniversité du Québec à Rimouski
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le nord de la Gaspésie constitue l’une des principales régions à risque d’avalanche au Québec. Le risque ne concerne pas uniquement les adeptes de la montagne, mais également les véhicules qui circulent sur les routes nationales 132 et 198 entre Sainte-Anne-des-Monts et Grande-Vallée. Chaque hiver, des masses de neige recouvrent partiellement ou complètement la chaussée, interrompant la circulation et causant parfois des accidents. Cet article a pour objectifs de faire connaître les principales zones à risque d’avalanche dans les corridors routiers du nord de la Gaspésie et d’identifier les conditions météorologiques propices au déclenchement des avalanches dans le contexte climatique du nord de la Gaspésie. Trois séries de données ont été analysées, soit les résultats d’un inventaire de l’activité avalancheuse effectué par le Ministère des Transports du Québec entre 1987 et 1993, une série d’événements avalancheux ponctuels ayant causé des accidents routiers, dont trois mortels (1935, 1956 et 1971), pour un total de 21 journées avalancheuses. Les dates d’avalanche ont été confrontées aux données météorologiques fournies par les stations d’Environnement Canada. Il semble, à la lumière des données disponibles, que les versants côtiers du nord de la Gaspésie connaissent deux principaux régimes avalancheux : un régime printanier associé à la fonte, à la pluie et au démantèlement des carapaces de glace qui se forment sur les parois rocheuses durant l’hiver et un régime hivernal modulé par les tempêtes de neige.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.012
Threshold uncertainty score0.089

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.246
Teacher spread0.228 · 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

Citations18
Published2010
Admission routes3
Has abstractyes

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