Connectivité hydrologique et signature géochimique à l'échelle événementielle dans un bassin versant forestier
Bibliographic record
Abstract
Dans un bassin versant, la connectivité hydrologique constitue un état hydrologique qui lie le versant à la zone riveraine. Ses impacts sur la production du débit et le transfert des éléments dissous vers le cours d’eau sont présumés substantiels. L’étude vise à 1) détecter les hydrotopes et les connexions hydrologiques à l’aide d’un réseau de puits qui permet la mesure des fluctuations de la nappe phréatique (NP); 2) identifier la variabilité spatio-temporelle et la signature géochimique des sources potentielles en eau à l’aide des éléments majeurs et traces et 3) examiner la contribution spatio-temporelle respective des sources en eau du bassin lors d’un événement de précipitation. L’étude s’effectue dans un bassin versant forestier du Bouclier canadien (l’Hermine). Nous démontrons l’existence de quatre hydrotopes représentant un gradient de convergence de l’eau, soulignant la diversité de comportement de NP. Les connexions hydrologiques se caractérisent par des coefficients de Spearman élevés des relations entre la profondeur de la NP et le débit, dans leur partie en aval, et s’enclenchent par le fill and spill. Le comportement de NP est influencé par la distance aux limites du bassin, l’horizonation du sol et la topographie souterraine. En somme, trois sources en eau se connectent à partir du versant vers la zone riveraine durant l’événement pluvial de manière chronologique: 1) les horizons B et la NP de l’ensemble du bassin (Sr); 2) les horizons LFH des zones de convergence (Ba et Zn) et 3) une dépression de sol humide sur le versant nord (Co et Mn).
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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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".