Évaluation d'approches complémentaires pour déterminer la connectivité entre les milieux humides et l'eau souterraine et de surface
Bibliographic record
Abstract
Les milieux humides sont définis comme des écosystèmes saturés en eau pendant une période de l’année, ayant une végétation hygrophyte et un sol hydromorphe. Ils subissent des pressions grandissantes en raison des changements climatiques et des activités humaines, ce qui a un impact sur leurs fonctions hydrologiques. Il est difficile d’estimer cet impact et donc de cibler les milieux humides à protéger prioritairement. Peu de méthodes permettent d’identifier la connexion entre les milieux humides et les aquifères, mais elles sont nécessaires pour assurer la protection des milieux humides et la gestion durable de la ressource en eau. L’objectif de cette recherche était d’évaluer différentes méthodes pour déterminer la connectivité entre les milieux humides et l’eau souterraine afin d’identifier les milieux humides à protéger prioritairement à l’échelle régionale. La zone d’étude correspond à la région des Laurentides (12 550 km2; Québec, Canada). Elle est principalement couverte par le Bouclier canadien, mais d’importants aquifères granulaires se trouvent dans de nombreuses vallées. Les milieux humides couvrent 8% de la région. La première méthode est une méthode de terrain qui permet d’évaluer la connectivité entre l’eau souterraine et les tourbières à partir des solides totaux dissous et d’indicateurs biologiques. Les solides totaux dissous ont été mesurés et les indicateurs biologiques ont été échantillonnés dans 46 tourbières durant les étés 2019 et 2020. Les résultats suggèrent qu’il existe une connexion potentielle avec l’eau souterraine dans la majorité des tourbières étudiées. Toutefois, la méthode ne permet pas d’identifier les connexions pour les tourbières individuelles. La deuxième méthode qui est utilisée est une approche d’analyse spatiale (SIG) permettant d’évaluer l’hydrodiversité des milieux humides, soit la diversité dans le réseau hydrographique et de leur connectivité avec les sédiments avoisinants. La plupart des milieux humides dans les Laurentides sont connectés aux dépôts de till ainsi qu’au roc. Aussi, ils sont connectés au réseau hydrographique par des rivières. Le principal inconvénient de cette méthode est que la qualité des couches utilisées pour l’analyse spatiale affecte directement la qualité des résultats. Finalement, les résultats des deux méthodes suggèrent l’importance d’assurer la protection des milieux humides dans la région des Laurentides puisque leur connectivité à l’eau souterraine et l’eau de surface les rend vulnérables aux pressions qui s’exercent sur le cycle de l’eau. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Milieux humides, eau souterraine, eau de surface, Laurentides
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.003 |
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".