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Record W2104529676 · doi:10.7202/705481ar

Analyse de sensibilité du modèle CEQÉROSS

2005· article· fr· W2104529676 on OpenAlexaboutno aff
Marc Duchemin, Marius Lachance

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicSoil erosion and sediment transport
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsForestryPhysicsHumanitiesGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'analyse de sensibilité constitue une étape importante dans le développement et la mise en place d'un modèle de simulation. Cette analyse de sensibilité du modèle CEQÉROSS effectuée sur un petit bassin versant agricole du Québec (Canada) montre que la dimension du maillage utilisé pour découper le bassin versant de Lennoxville en éléments de calcul exerce une influence directe, mais modérée, sur la charge sédimentaire transportée à l'exutoire. Les paramètres de calage associés à l'érosivité des précipitations et les variables d'entrée décrivant la topographie influencent considérablement les résultats de la simulation pour la période considérée et, de ce fait, nécessitent une plus grande attention lors des étapes de préparation des données et de calage du modèle. La forme linéaire de l'équation de production de sédiments en rivière exerce un rôle majeur sur les charges totales annuelles simulées. L'importance relative des paramètres associés à la granulométrie des sédiments transportés en rivière indique que la capacité du cours d'eau à transporter les particules grossières limite la charge totale annuelle évacuée à l'exutoire du bassin versant de Lennoxville pendant la période d'étude. Ces résultats doivent cependant être confrontés à d'autres analyses de sensibilité afin de décider des modifications éventuelles à apporter aux équations du modèle.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.409
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
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 head0.115
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.176 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations1
Published2005
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