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Estimation des concentrations de sédiments en suspension dans le fleuve Saint-Jean (Nouveau-Brunswick) et établissement de liens avec les données météorologiques locales.

2010· article· en· W25945879 on OpenAlexaboutno aff
Hélène Higgins

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicOil Spill Detection and Mitigation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsForestryHumanitiesArtGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le port de Saint John, au Nouveau Brunswick, est situé dans l’estuaire du fleuve \nSaint Jean et reçoit des apports de sédiments qui s’accumulent et entravent le passage \ndes navires. De coûteuses opérations de dragage sont nécessaires chaque année pour \nmaintenir les profondeurs à un niveau acceptable pour les opérations du port, mais les \nautorités portuaires sont incapables de prédire l’ampleur des travaux qui varie \nénormément d’une année à l’autre. Il est donc primordial d’étudier plus en profondeur la \nproportion de sédiments qui est acheminée au port de Saint John par la rivière, et de \ndéterminer s’il est possible d’en estimer le volume à chaque année à l’aide de variables \nsimples et facilement accessibles. Les variables étudiées comprennent un éventail de \ndonnées hydrométéorologiques incluant le débit (Q), le niveau d’eau (H) et la \nprécipitation (P). Puisque peu de données de sédiments ont été prises historiquement \nsur la branche principale du fleuve, une première étape de ce projet consistait à étudier \nune série chronologique de données journalières de concentration de sédiments en \nsuspension (CSS) allant de 1967 à 1987 sur un tributaire important situé dans la portion \nen aval du fleuve, la rivière Kennebecasis. Les principales variables explicatives pour la \nvariation des CSS au pas de temps journalier, identifiées à l’aide de corrélations, sont le \ndébit du jour suivant, la pluie du jour précédent et la précipitation cumulée de 6 jours, \nbien que les coefficients de corrélation sont relativement faibles. Une analyse \nfréquentielle des maximums annuels de CSS et des variables hydrométéorologiques n’a \npas permis d’identifier les quantiles extrêmes coïncidant qui auraient pu indiquer quelles \nsont les variables explicatives potentielles qui génèrent les valeurs extrêmes de CSS, \nqui sont typiquement une composante importante des charges annuelles. Afin de \ndéterminer si de meilleures relations existent dans un contexte non linéaire, un réseau \nde neurone artificiel (RNA) a été développé permettant d’estimer les charges \njournalières de façon satisfaisante (r²= 0,88), Un écart absolu moyen de 16% a été \nensuite obtenu entre les charges annuelles calculées et celles estimées par le modèle. \nLe RNA avait pour intrants la température moyenne, Q, Q(t-1), Q(t-2) et le jour julien \n(JJ). Toutefois, il semble que certains impacts anthropiques et le synchronisme de \ncertains évènements (ex. pluie et activités agricoles) devraient être étudiés afin \nd’améliorer l’estimation. \nEn parallèle à l’analyse de la rivière Kennebecasis, un suivi de la turbidité a été réalisé à \ndeux sites dans un tronçon du fleuve situé en aval du barrage Mactaquac. Le suivi de la \nturbidité a été fait à haute fréquence comme mesure indirecte de la CSS. Le site le plus \nen aval a subi d’importantes pertes de données et a dû être abandonné, mais une \ncourbe de calibration turbidité-CSS a été développée pour le site en amont, situé près \nde la ville de Fredericton. Une étude de corrélations a permis d’identifier H, P(-1) et la \nprécipitation cumulée de 12 jours comme variables explicatives potentielles, mais \nencore une fois, les coefficients de corrélation sont relativement faibles. Deux modèles \nont été développés et comparés : une régression linéaire multiple pas à pas et une \ninterpolation par krigeage dans un espace multivarié. La seconde méthode permet de \nmieux estimer le log CSS que la première, mais avec une performance moyenne, \ncomme en témoigne le pourcentage de la variance des observations expliquée par le \nmodèle (r²=0,35). Ces résultats semblent confirmer que le système fluvial étudié est \ncomplexe, présente plusieurs non-linéarités, et que d’autres variables que celles \nétudiées, potentiellement anthropiques, devront peut-être être prises en compte. De \nplus, une analyse événementielle pourrait être requise pour mieux comprendre la \ndynamique sédimentaire du fleuve. \nL’utilisation de la turbidité en continu pour le suivi du transport de sédiments sur le fleuve \nSaint Jean est jugée appropriée, bien que comportant plusieurs difficultés. Des \naméliorations au protocole utilisé dans la présente étude soient nécessaires, incluant le \nsuivi d’une plus longue période, en particulier durant l’hiver et le printemps. \nFinalement, une analyse préliminaire où une régression multiple a été utilisée pour \nestimer les volumes de sédiments dragués dans le port de Saint John, à partir des \nvariables hydrologiques locales (niveau d’eau annuel moyen et volume d’eau total \nannuel) suggère que cette analyse devrait être approfondie en allongeant la série de \ndonnées disponibles pour les volumes de sédiments dragués.

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)0.001
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.762
Threshold uncertainty score0.472

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
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 head0.009
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.234 · 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

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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