Utilisation des images Landsat ETM+ et du SIRS pour la cartographie linéamentaire et thématique de Soubré-Méagui (Sud-ouest de la Côte d’Ivoire).
Bibliographic record
Abstract
L'exploration des eaux souterraines en zone de socle est l'une des voies indiquees pour la fourniture des populations en eau. En effet, les aquiferes du socle fissure constituent d'excellents reservoirs d'eau souterraine (Kouame, 1999; Jour-da et al, 2005). L'objectif de ce travail est de realiser la carte des lineaments et les cartes thematiques des ressources en eau souterraine de Soubre-Meagui en vue de leur gestion efficiente. L'approche methodologique utilisee est la tele-detection couplee au Systeme d'Information a Reference Spatiale (SIRS). Grâce aux differents traitements appliques aux images Landsat ETM+ (correction geometrique, rehaussement, ACP, composition coloree, filtrage spatial), les lineaments structuraux ont ete extraits manuellement. La validation de ces lineaments avec des cartes photo-geologiques preexistantes a permis de realiser la carte de fracturation de Soubre-Meagui. L'integration de cette carte dans le SIRS avec les donnees hydrogeologiques a permis la cartographie thematique des ressources en eau souter-raine. Les cartes de disponibilite, d'accessibilite, d'exploitabilite et de potentialite en eau souterraine ont ete realisees. Cette etude revele que 82,60 % du domaine presente une bonne et excellente disponibilite en eau souterraine. Ces res-sources sont difficilement accessibles car 62 % du territoire presente une accessibilite mauvaise a mediocre. Elles sont aussi difficilement exploitables car 76.63 % de la superficie presente une exploitabilite des ressources en eau souter-raine mauvaise et mediocre. La carte des potentialites en eau souterraine revele que 60% du domaine presente un excellent a bon indice de potentialite; ce qui predit de bons debits d'exploitation des futures forages dans les zones con-cernees.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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 teacher head, 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".