Formulation de fonctions de transfert de débit entre les aménagements hydroélectriques de la rivière Péribonka
Bibliographic record
Abstract
Une méthode pour représenter les comportements dynamiques d’une rivière par des fonctions de transfert fiables est proposée. Elle est appliquée à la rivière Péribonka (Québec). L’article détaille la création de ces fonctions entre les centrales Chutes-des-Passes et Chute-du-Diable, incluant la centrale Péribonka en construction (lors de la rédaction de cet article). Le logiciel FLDWAV modélise les écoulements sous des conditions de production variées. Le modèle a été étalonné sur plusieurs saisons estivales grâce aux stations hydrométriques de la rivière Péribonka. Les multiples fonctions de transfert de débit (FTD) obtenues pour diverses conditions de débit et de niveau d’eau ont été simplifiées en vue de leur usage en optimisation de la production. Elles ont été validées sur chaque tronçon de la rivière. Les tests montrent qu’elles respectent bien la dynamique des écoulements en eau libre. Toutefois, l’utilisation des mêmes FTD n’est pas recommandable pour simuler l’écoulement de l’eau en période hivernale.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.000 |
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.
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".