Évaluation de l’état de l’hydromorphologie des cours d’eau : retour d’expérience sur le bassin Adour-Garonne (France)
Bibliographic record
Abstract
Pour préparer la mise en oeuvre de la directive 2000-60-CE du Parlement et du conseil européen, établissant un cadre pour une politique communautaire dans le domaine de l’eau, l’Agence de l’Eau Adour-Garonne a réalisé une évaluation de l’état de l’hydromorphologie de plusieurs milliers de kilomètres de cours d’eau selon un protocole original. À partir d’un inventaire normalisé des Aménagements, des Travaux et des Ouvrages, une évaluation des altérations potentielles de l’hydromorphologie a été réalisée à l’aide du système-expert EVACE. Cette approche ne nécessite pas, comme préalable, l’utilisation d’une typologie de cours d’eau ou d’un échantillon représentatif de sites de référence. Elle est en mesure de fournir une image nuancée et réaliste d’un réseau hydrographique étendu ou d’une portion de cours d’eau. Cette évaluation en continu peut constituer la première étape d’une analyse multi échelle de l’altération du milieu physique des rivières, allant du grand bassin-versant à la station de caractérisation de l’état de l’habitat ou de la biologie. Cette démarche emboîtée peut aider à établir des liens entre les altérations de l’hydromorphologie et la qualité écologique des cours d’eau. Ainsi, elle est en mesure d’identifier les causes sur lesquelles il est nécessaire d’agir pour améliorer l’état des cours d’eau.
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 | 0.009 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
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".