Modélisation de l’aléa structurel des fleurs d’eaud’algues sur les lacs du Québec méridional.
Bibliographic record
Abstract
Au Quebec, les principaux intervenants dans le dossier de la problematique d’efflorescences d’algues et/ou de cyanobacteries peinent a concilier le maintien de la sante publique, la protection de l’environnement et la conservation de la biodiversite dans une optique de durabilite economique. Les outils de surveillance et d’analyse presentement utilises constituent les points de mire a considerer dans l’elaboration d’une procedure de gestion et de suivi des fleurs d’eau d’algues (FEA) qui soit rigoureuse et complete. D’autre part, la complexite de l’alea spatio-temporel des FEA de meme que la meconnaissance de certains processus physico-chimiques sous-tendant leur apparition restreignent la capacite des modeles orientes processus a expliquer ce phenomene avec precision. La modelisation de l’alea spatio-temporel des FEA necessite une approche stochastique dans un contexte de gestion du risque associe a leur emergence. Par ailleurs, une modelisation predictive est cruciale sachant que ce phenomene augmente en frequence et en intensite en raison du rechauffement global de la planete et de la croissance demographique, placant ainsi le maintien de la sante publique au premier plan d’une procedure de gestion du risque. L’impact des changements climatiques et anthropiques sur l’occurrence du phenomene demeure cependant difficile a quantifier par les methodes standards de suivi d’echantillonnage, celles-ci etant restreintes a un cadre spatio-temporel ponctuel. L’objectif general de cette these est de developper un modele stochastique permettant d’estimer la predisposition des lacs quebecois a developper des FEA en fonction des conditions climatiques et physiographiques prevalant sur le lac et son bassin versant. L’elaboration d’une procedure semiautomatisee d’estimation de la phenologie des FEA des lacs du Quebec meridional a d’abord ete mise en place, celle-ci etant necessaire d’une part dans un contexte de suivi des episodes en temps quasi-reel et, d’autre part, en raison de l’acquisition et du traitement d’une quantite importante de donnees. Une etude de la dynamique spatio-temporelle des FEA a ainsi pu etre elaboree, de meme que leurs liens potentiels avec les descripteurs morphologiques, physiographiques et climatiques des lacs et de leur bassin versant. Un modele stochastique non-stationnaire regional a ensuite ete developpe dans le but de modeliser l’alea structurel des FEA. Ce modele est issu d’une approche par statistique frequentielle a probabilites conditionnelles, ou la probabilite d’apparition des FEA depend de variables environnementales specifiques. Cette these a conduit au developpement (i) d’un outil de suivi des FEA en temps quasi-reel de meme qu’un outil de gestion des risques socioeconomiques et environnementaux qu’elles engendrent, (ii) d’un outil previsionnel d’aide a la decision quant a l’optique de proposer des solutions d’intervention en matiere de protection ou de restauration d’un plan d’eau, et (iii) au developpement d’un modele frequentiel integrant la structure spatiotemporelle de donnees.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 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".