Régiologie et régionymie du Saint-Laurent en aval du lac Ontario
Bibliographic record
Abstract
Le texte comprend trois parties. La première rappelle les caractéristiques thématiques fondamentales du réseau hydrographique d'abord au plan du relief, du climat et des eaux. L'auteur s'attarde davantage à l'étude des différents aspects du langage laurentien (qui a deux sens), laurentin et laurentide. La deuxième partie est consacrée à la régiologie (étude des régions) et à la régionymie (étude du nom des régions) du secteur reliant le lac Ontario à l'île d'Anticosti. L'on fait d'abord un rappel des régionalisations proposées notamment celles de Marie-Victorïn, Hamelin, Brochu, Dionne, Rousseau, Laverdière, Gauthier et autres. La majorité des auteurs s'entendent pour fixer aux mêmes endroits les discontinuités majeures du cours, mais ils ont hésité entre un estuaire long et un estuaire court. En considérant tout un groupe de facteurs, LEH divise cette section du Saint-Laurent en six secteurs dont quatre estuariens. La troisième partie, régionale elle aussi, est consacrée au golfe du Saint-Laurent qui devient subdivisé en trois zones profondes et quatre plate-formes. Les caractéristiques générales de cette mer épicontinentale sont discutées y compris celles des glaces flottantes. L'ensemble du Saint-Laurent constitue un triple réseau, international, pluriprovincial et intraquébécois. De l'Ontario à l'Atlantique, la nappe laurentine comprend treize régions principales. Le Saint-Laurent est un fleuve aimé.
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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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".