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Record W2511541686

Analyse hydro-climatique et géomorphologique des déglacements mécaniques de la rivière Necopastic au Québec nordique

2008· article· fr· W2511541686 on OpenAlexaboutno aff
Étienne Boucher

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicLandslides and related hazards
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeologyGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse de doctorat constitue une analyse hydro-climatique et géomorphologique des déglacements mécaniques d'un petit cours d'eau du Haut-Boréal québécois : la rivière Necopastic. L'étude de la variabilité spatiale et temporelle dans l'intensité et la fréquence de ces événements a été permise grâce à l'analyse dendrochronologique des cicatrices d'abrasion glacielle échantillonnées sur les arbres le long du cours principal de la rivière. Dans le cadre de cette thèse, les problèmes liés à l'échantillonnage des arbres et à la construction de chronologies glacielles en milieu fluvial ont été identifiés et solutionnés en accord avec les principes de base en dendrochronologie (Le., la sélection des sites, la sensibilité des enregistreurs et la réplication). Une chronologie construite selon cette nouvelle méthode a permis l'analyse du contexte hydro-climatique dans lequel se déclenchent les épisodes de déglacement mécanique à l'intérieur du bassin-versant de la rivière Necopastic. En croisant les variations dans l'intensité des déglacements mécaniques aux variables hydro-climatiques régionales (période 1950-2003) et en incorporant ces variables dans un modèle prédictif (arbre de classification et de régression), il a été démontré que les déglacements mécaniques intenses se produisent surtout en présence d'un couvert de glace dont les propriétés physiques ne sont pas dégradées au moment de la crue printanière. Des crues régionales hâtives et soudaines combinées à des printemps froids et neigeux (lorsque l'indice d'Oscillation Arctique est positif) favorisent le déclenchement d'épisodes de déglacements mécaniques intenses. Enfin, l'impact de ces événements sur la géométrie et la géomorphologie des chenaux dépend de leur fréquence. Lorsque les déglacements mécaniques surviennent plus souvent qu'une fois à tous les cinq ans, les chenaux apparaissent élargis et présentent une morphologie érodée à deux niveaux. Ces variations dans la largeur et la forme des chenaux ne peuvent pas être décrites adéquatement par des courbes de géométrie hydraulique.

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 categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.178
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.008
GPT teacher head0.203
Teacher spread0.195 · 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

Citations4
Published2008
Admission routes1
Has abstractyes

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