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Record W2888830366

Proposition de méthodes de gestion basées sur des indicateurs de risque pour la contamination des écosystèmes causée par les inondations au Québec

2018· article· fr· W2888830366 on OpenAlexaboutno aff
Catherine Nadon

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicFlood Risk Assessment and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les dernières années ont été marquées par plusieurs sinistres liés aux crues printanières dans la province du Québec. Ce type de catastrophes naturelles est sujet à augmenter dans les prochaines années à cause des répercussions des changements climatiques sur le cycle de l’eau. Associées à l’urbanisation qui s’est faite en grande partie à proximité des cours d’eau, les inondations deviennent le véhicule de plusieurs contaminants toxiques qui détériorent les écosystèmes submergés par l’afflux massif d’eau. Dans le but de favoriser la gestion par prévention et d’aider à la mitigation de cette problématique, cet essai étudie le thème des inondations au Québec et propose des méthodes de gestion des impacts de ces phénomènes fondées sur des indicateurs de risque. Ces derniers ont été déterminés à l’aide de l’approche multicritère. Les conséquences et facteurs des rejets industriels et des rejets des réseaux d’égouts ont été évalués en plus des facteurs qui contribuent à la sensibilité des milieux récepteurs face à la contamination. L’analyse basée sur des critères de gravité d’impacts, de probabilité d’occurrence ainsi que sur la réglementation en place, a résulté en la détermination de 10 indicateurs d’impacts négatifs majeurs. Il s’agit de la présence de réservoirs de stockage de substances dangereuses hors terre ou à toit flottant (cote de risque de 8), de la présence d’un réseau d’égouts unitaires ou semi-séparatifs (cote de risque de 12), de l’existence sur le territoire d’une station d’épuration d’une capacité supérieure ou égale à 17500 m3/d (cote de risque de 15) et/ou de type boues activées (cote de risque de 8), biofiltration (cote de risque de 12) ou physico-chimique (cote de risque de 12), de l’occurrence d'espèces en voie de disparition (cote de risque de 15) et/ou d'espèces menacées (cote de risque de 12), de la dévégétalisation de plus de 70% d’un territoire (cote de risque de 15) et de la présence d’urbanisation (cote de risque de 9). Trois indicateurs bénéfiques à la résilience des écosystèmes en cas d’inondations ont également été établis, soit la construction ou conservation de couloirs écologiques (cote de risque de -15), l’existence de milieux humides dans le milieu récepteur (cote de risque de -9) et la protection de certaines zones du territoire (cote de risque de -8). Ce bilan des causes de répercussions prépondérantes a permis de proposer 12 recommandations pour la gestion des risques des inondations au Québec. Ces recommandations se résument en la recherche d’informations supplémentaires pour améliorer la représentativité des indicateurs, en la création de réglementations sur l’élaboration d’un plan de prévention par bassin versant basé sur les indicateurs de risques, en la démocratisation de l’information sur les risques des inondations à l’aide d’un site web et en l’utilisation de méthodes d’urbanisme et de technologies résilientes aux inondations. Il est également recommandé de mettre en place une politique à l’image du Programme Delta des Pays-Bas, qui utilisent la méthode ADM pour inclure les incertitudes des changements climatiques dans la prévention des impacts.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.870
Threshold uncertainty score0.257

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.022
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.020
GPT teacher head0.227
Teacher spread0.208 · 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 designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreMethods

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".

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Published2018
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