Intégration de données satellitaires à la modélisation hydrologique du Mont Liban
Bibliographic record
Abstract
Vu le manque de mesures in situ, il est difficile d'estimer le volume d'eau stocké sous forme de neige sur le Mont Liban et encore plus de prévoir avec quelle rapidité ce volume d'eau sera disponible. C'est là que la télédétection peut aider la modélisation hydrologique. Ainsi, il serait possible de mettre à jour la distribution spatiale de l'équivalent en eau de la neige sèche à partir d'images RADARSAT-1. L'approche a été testée à l'hiver 2001. Les résultats obtenus portent à croire que l'algorithme serait susceptible de s'appliquer au couvert neigeux méditerranéen. Toutefois, une certaine prudence s'impose car le nombre de sites de mesures était limité. Durant la période de fonte et par temps clair, les données des capteurs opérant dans la partie réfléchie du spectre, comme le capteur VEGETATION, peuvent être utilisées pour suivre la limite inférieure du couvert de neige en montagne. L'étendue de la couverture de neige simulée par un modèle hydrologique, comme HYDROTEL, peut alors être validée et mise à jour. L'intégration des données de télédétection dans la modélisation pourrait donc permettre de suivre la quantité de neige au sol. Toutefois, l'ajout de stations météorologiques automatiques bien instrumentées, semble nécessaire.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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".