La prévision en temps réel des charges de polluants dans un réseau d'assainissement urbain
Bibliographic record
Abstract
Le présent travail vise le développement des méthodologies de prévision et de validation, en temps réel, des charges de polluants dans un réseau d'assainissement urbain. La méthodologie de prévision préconisée s'est basée sur le modèle de "rating curve". Le modèle a été modifié afin de surmonter une de ses faiblesses. Le filtre de Kalman a été utilisé pour identifier les paramètres du modèle en temps réel. \n \nL'approche de validation développée se base sur le principe de la redondance de l'information. Un modèle autoregressif a été utilisé comme indicateur de la tendance de variation à court terme. Le modèle de "rating curve" a été également utilisé pour simuler les charges de polluants en temps réel. Entre la valeur mesurée et simulée, celle qui se rapproche le plus de la valeur prévue par le modèle autoregressif est retenue. Les méthodologies développées ont été testées avec succès sur le bassin du secteur I de la ville de Verdun (Québec). \n \n
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.005 |
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".