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Record W7002205511

Méthode de conception de traverses à gué aménagées pour des cours d'eau en milieu forestier

2020· other· fr· W7002205511 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLinguistic and Sociocultural Studies
Canadian institutionsnot available
FundersHydro-QuébecFPInnovations
KeywordsUnderwater archaeologyGrid patternAmbient vibrationIrrigation district
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Un grand nombre de chemins forestiers sont présents sur le territoire québécois. Plusieurs de ces chemins sont construits lors de la mise en place de lignes électriques ou de lignes de gaz ainsi que pour l’exploitation forestière. Une fois la construction ou l’exploitation terminée, une forte proportion de ces chemins n’est utilisée que pour le contrôle de la végétation ou pour la vérification des infrastructures. Ces routes ne sont donc presque plus empruntées ni entretenues pendant de grandes périodes, ce qui mène à la dégradation des infrastructures de traverse de cours d'eau. Cette détérioration peut entraîner des dommages considérables à l'environnement. Dans le cadre de ce projet, une alternative de traverse de cours d’eau a été étudiée. Durant cette étude, quatre traverses à gué aménagées ont été mises en place dans deux régions du Québec, soit une en Mauricie et trois sur la Côte-Nord. Le logiciel Hec-Ras a été utilisé afin de modéliser les cours d’eau et les forces de cisaillement exercées sur le lit et les berges Ensuite, un débit de récurrence de 20 ans a été choisi pour la conception des ouvrages. Ce dernier se situe entre 3.92 et 16.17 m3/s pour l’ensemble des traverses, alors que la grandeur des bassins versants ne dépasse pas 14 km2. La longueur totale de l’enrochement prévue sur les différents sites varie entre 12.9 m et 39.6 m en excluant le lit du cours d’eau et le diamètre moyen des pierres prévu est de 100 – 200 mm. Par la suite, les plans de conception ont été effectués sur le logiciel AutoCad afin d’être transmis aux différents entrepreneurs. Les travaux ont eu lieu en octobre et novembre 2018. Finalement, à la suite des travaux, des recommandations ont pu être apportées. Les principales sont que ce type de traverse nécessite l’utilisation de pierre anguleuse, que la mise en place d’une traverse à gué sur un site argileux nécessite un géotextile et qu’il est préférable d’effectuer les travaux en période de débits bas.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.068
Threshold uncertainty score0.135

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.002

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.214 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes2
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