Les régimes avalancheux des Chic-Chocs, Québec, Gaspésie, dans un contexte de changements climatiques
Bibliographic record
Abstract
Le présent travail tente d’établir un lien statistique entre la variabilité climatique observée depuis les dernières années et les enregistrements d’évènements avalancheux sur le territoire des Chic-Chocs. Les changements de température observés peuvent à terme modifier considérablement les patrons de manteaux neigeux annuels, venant ainsi bouleverser les prédictions avalancheuses. L’objectif principal est donc de déterminer comment les changements climatiques, aux niveaux des vents, de la température et des précipitations, viendront modifier les régimes avalancheux en place, sur un horizon de 100 ans. Pour y parvenir, la couverture de données météorologiques est assurée principalement par le modèle de réanalyses climatiques du North American Regional Reanalysis. Ces dernières seront traitées en fonction des informations de température, de vent et de précipitations, soit les trois éléments majeurs étudiés au niveau de la prédiction avalancheuse. Puisque le modèle North American Regional Reanalysis n’est disponible qu’à partir de 1979, l’étude statistique s’effectue entre 1979 et 2013 inclusivement. En ce qui concerne les données d’avalanches, ces dernières proviennent de la littérature de 1979 à 1999, ainsi que des enregistrements d’Avalanche Québec pour la période de 2002 à 2013. Ces deux sources sont employées, car elles constituent pratiquement les deux seules traitant de ce sujet spécifique dans l’est du Canada, pour l’échelle temporelle souhaitée. À partir de la mise en commun de ces analyses, il est possible de conclure que la température tend effectivement à augmenter, et ce, spécialement lors des dernières années. Cela se traduit donc par une évolution croissante du nombre probable d’avalanches de neige humide au cours des prochaines décennies. En ce qui concerne le paramètre de vent, ce dernier semble demeurer stable, tant au niveau de sa vitesse et de sa direction. Enfin, pour les précipitations, les données étudiées présentent une anomalie à partir de l’année 1997, ce qui rend toute interprétation éminemment ardue. Toutefois, puisque la température présente des signes d’augmentation, il est logique d’établir que les épisodes de neige se feront plus rares, au profit des épisodes de pluie et de neige fondue.
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) | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".