Développement d’un système de caractérisation des agrégats et flocs (SCAF)
Bibliographic record
Abstract
L'étude du transport des matières en suspension dans les cours d'eau pour en déterminer les impacts revêt un intérêt grandissant. Il n'existe cependant pas d'instrument capable d'effectuer des mesures de vitesse de sédimentation en temps réel et pour des régimes très concentrés, a fortiori en situation de crue. Pour répondre à ce besoin, un Système de Caractérisation des Agrégats et Flocs (SCAF) a été développé. L'appareil a été conçu pour s'intégrer dans un préleveur automatique, d'usage courant en hydrologie. L'une des difficultés principales a consisté à intégrer l'électronique de mesure aux flacons des préleveurs automatiques.Lors de ses évaluations, le SCAF a permis des mesures dans des gammes de concentrations allant jusqu'à plusieurs dizaines de g/l, valeurs courantes pour des cours d'eau de montagne.Outre la détermination des vitesses de dépôt, la méthode de traitement des données permet de calculer un "indice de floculation" caractérisant l'aptitude des particules à s'agglomérer.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| 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 teacher head, 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".