Dynamiques hydrologiques d’un petit bassin versant arctique, rivière Niaqunguk, Iqaluit, Nunavut
Bibliographic record
Abstract
Même si des avancées importantes ont été réalisées au cours des dernières années quant à la compréhension des dynamiques hydrologiques des environnements de pergélisol, un manque de connaissances limite toujours notre capacité à prédire précisément les impacts dynamiques hydrologiques des bassins versants Arctique. Ce mémoire se divise selon deux principales études effectuées respectivement à l’échelle d’une pente et à l’échelle du bassin versant de la rivière Niaqunguk, près d’Iqaluit, Nunavut, ont été réalisées. La première étude démontre que les dynamiques de drainage d’une pente sont intrinsèquement liées aux patrons de dégel de la couche active du pergélisol. Les connaissances développées à l’échelle de la pente ont été essentielles à la compréhension des dynamiques émergentes à l’échelle du bassin versant. Quatre périodes hydrologiques distinctes correspondant au début de la fonte des neiges, à la récession de la fonte, au débit de base et aux crues estivales ont été délimitées selon les caractéristiques physicochimiques de l’eau échantillonnée dans le bassin versant de la rivière Niaqunguk. Les principaux processus associés à ces périodes sont respectivement la contribution de la fonte des neiges, la distinction entre la contribution des neiges résiduelles et des lacs, les écoulements à travers la portion minérale de la couche active et les écoulements en surface à travers la microtopographie de la couche organique. Globalement, cette recherche propose des connaissances fondamentales qui sont essentielles à la compréhension des dynamiques hydrologiques en milieu de pergélisol. De plus, elle fournit des connaissances significatives pour une exploitation durable de la rivière comme source d’eau potable.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".