Gestion des débits d’un barrage en milieu urbanisé
Bibliographic record
Abstract
Le barrage Joseph-Samson est situé à l’embouchure de la rivière Saint-Charles au confluent du fleuve Saint-Laurent dans la Basse-Ville de Québec. Le barrage crée un plan d’eau sur environ 3,7 km à l’amont, bordé d’un parc linéaire très fréquenté par les citoyens. Le plan d’eau a une valeur esthétique et permet la navigation de loisir. Avec ses clapets anti-marées, le barrage protège la Basse-Ville lors de très grandes marées vives dans le fleuve Saint-Laurent. Par contre, le barrage a complètement changé un estuaire naturel en canal de sédimentation de matière organique et inorganique provenant du bassin versant forestier, semi-urbain et urbain. Le libre passage des poissons, autrefois abondants, est entravé. De plus, une réduction importante d’oxygène dissous est souvent observée. Le barrage pourrait même contribuer aux risques d’inondation lorsque le débit dans la Saint-Charles est élevé. Cet article présente les résultats des simulations unidimensionnelles (HEC-RAS) pour évaluer l’impact de la présence du barrage sur les risques d’inondation pour différents scénarios d’ouverture et fermeture de sa vanne de fond et les résultats des simulations à deux dimensions (River2D) pour évaluer l’impact du barrage sur les vitesses et les processus de sédimentation.
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 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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".