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Record W7036842655

Détermination de la valeur ultime du prélèvement d'eau brute en rivière pour une ville du sud-ouest québécois : Mise en situation avec la ville de Bromont

2014· other· fr· W7036842655 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2014
Typeother
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicCoastal and Marine Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDerogationLimitingContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Des études récentes démontrent que les périodes d’étiage des rivières du sud du Québec seront plus sévères et plus fréquentes en raison du réchauffement climatique attendu. Les municipalités s’approvisionnant en eau brute à même ces rivières devront s’adapter à cette nouvelle réalité. L’objectif de l’étude présentée est de déterminer le prélèvement ultime en eau brute qu’une ville peut effectuer en rivière sans compromettre l’intégrité du milieu naturel. Une étude d’impact en conditions de changements climatiques est effectuée et des mesures d’adaptation sont proposées pour assurer la viabilité à long terme du prélèvement à la prise d’eau. L’étude porte sur la prise d’eau de la ville de Bromont, située sur le tronçon centre de la rivière Yamaska. Une approche de soutien d’étiage en utilisant le lac Brome est retenue. \nLe modèle hydrologique SWAT est utilisé pour reconstituer les apports naturels sur le bassin versant. Il est également utilisé pour produire des séries de débits en période de référence et en période future pour sept projections climatiques. Un modèle de simulation maison est utilisé pour reproduire la gestion du barrage au lac Brome. Le débit prélevable est déterminé en utilisant quatre méthodes différentes pour le calcul des débits réservés écologiques. \nLes résultats démontrent que la ville de Bromont est en mesure de prélever de l’eau jusqu’à la quantité permise par son certificat d’autorisation sans avoir d’impact sur l’intégrité du milieu naturel uniquement pour une des quatre méthodes de détermination du débit réservé écologique et ce uniquement au printemps, à l’été et à l’automne. Avec les changements climatiques, le prélèvement jusqu’à la valeur autorisée engendre le non-respect des débits réservés écologiques pour toutes les méthodes. Finalement, les méthodes d’adaptation sont en mesure de pallier l’impact des changements climatiques et de permettre un prélèvement équivalent à celui prévu au certificat d’autorisation de la ville.

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)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.052
Threshold uncertainty score0.105

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.004
GPT teacher head0.184
Teacher spread0.181 · 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 designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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