Géomorphologie d'un lac de cratère d'impact météoritique profond ennoyé par un barrage hydro-électrique : le cas du lac Manicouagan, est du Québec
Bibliographic record
Abstract
L’analyse des données bathymétriques à haute résolution et des profils acoustiques de sous-surface, obtenus lors de campagnes de terrain aux étés 2014 et 2016 au réservoir Manicouagan, a permis l’identification de plusieurs formes et processus sédimentaires sur les pentes et le plancher lacustre de l’ancien lac Manicouagan. L’analyse géomorphologique qui en découle a pour objectif de mieux comprendre l’évolution de la dynamique sédimentaire du bassin depuis la déglaciation. Avec une profondeur maximale de 322 m, il s’agissait du lac le plus profond connu à ce jour à l’est des Grands Lacs, avant l’ennoiement par le réservoir Manicouagan, dont la profondeur maximale se chiffre maintenant à 452 m. Le lac Manicouagan se divise en trois secteurs : Un secteur nord, au plancher très plat et aux pentes abruptes incisées de chenaux. Un secteur central, où se trouvent les bassins les plus profonds. Un secteur sud, au plancher lacustre chaotique et aux pentes plus douces, hôtes d’importants systèmes de ravins. Avant l’ennoiement, les apports sédimentaires vers le plancher lacustre étaient dominés par l’apport fluviatile des principaux affluents, à travers leurs deltas, de même que par les courants gravitaires à l’origine des ravins et chenaux. La mise en eau du réservoir a entrainé une augmentation de l’importance des mouvements de masse dans l’apport sédimentaire vers les bassins profonds, tout en éliminant l’apport des affluents, dont les sédiments se déposent désormais sur les plateaux et sur les rives du réservoir Manicouagan.
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 | 0.000 |
| 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".