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Record W2589734161 · doi:10.4267/climatologie.1212

Les conditions nivologiques et hydro-météorologiques propices au déclenchement des coulées de slush : L’exemple du Québec (Canada)

2016· article· fr· W2589734161 on OpenAlexaffabout
Bernard Hétu, Guillaume Fortin, Jérôme Dubé, Dominic Boucher, Thomas Buffin‐Bélanger, Jean-Pierre Gagnon

Bibliographic record

VenueClimatologie · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicCryospheric studies and observations
Canadian institutionsUniversité de MonctonUniversité du Québec à Rimouski
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSlushForestryGeologyArtGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Une coulée de slush (bouillie de neige fondante) est un écoulement rapide constitué d’un mélange de neige fondante, d’eau, de boue et de débris de toutes sortes. Les sept sites analysés démontrent que les coulées de slush peuvent survenir dans des contextes topographiques fort différents qui présentent toutefois des similitudes au niveau du mode d’enneigement et des conditions hydro-météorologiques. Les coulées de slush étudiées démarrent dans des ruisseaux d’ordre 1 ou 2, étroits et peu profonds, de pente très variable (de 1° à plus de 30°), qui sont comblés par des bouchons de neige dense soufflée par le vent ou transportée par les avalanches. Parce qu’ils s’opposent à la libre circulation des eaux de fusion lors des périodes de fonte accélérée, ces bouchons de neige favorisent la saturation du manteau neigeux jusqu’à la rupture sous l’effet combiné de la pression hydrostatique et de la gravité. Les onze coulées analysées, qui se sont produites entre 1936 et 2013, permettent de définir deux scénarios hydro-météorologiques propices à leur déclenchement : 1) des redoux de longue durée caractérisés par des températures qui restent positives pendant plusieurs jours consécutifs sans apport de précipitations liquides; 2) des redoux relativement courts (moins de 48 heures) couplés à des précipitations liquides abondantes. Largement méconnues au Québec, les coulées de slush pourraient être plus fréquentes à l’avenir en réponse au réchauffement climatique en cours.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.072
Threshold uncertainty score0.145

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.055
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.220 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations3
Published2016
Admission routes2
Has abstractyes

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