Filtrage et estimation univariés des débits et des concentrations de polluants
Bibliographic record
Abstract
En temps de pluie, le citoyen se voit menacé d'inondations qui peuvent provenir aussi bien d'insuffisances dans les réseaux d'assainissement que des débordements des cours d'eau. Cette augmentation des debits provoque aussi un dépassement de la capacité des stations d'épuration et le déversement des surplus bruts d'eaux pluviales mélangées avec des eaux usées dans des rivières, leur faisant ainsi perdre la plupart de leurs usages. \n \nLa gestion en temps réel des réseaux d'assainissement, notamment unitaires, est considérée comme un moyen efficace d'optimiser les installations existantes dans le cadre d'une protection accrue du citoyen et de l'environnement. L'amélioration des technologies de l'information est à la base d'un renouveau dans cette gestion dynamique des réseaux. La centralisation des données recueillies en temps réel sur la qualité et la quantité des flux à différents endroits du réseau permet d'agir à distance pour aiguiller ces flux et utiliser d'une manière optimale la capacité de transport et de stockage afin de minimiser l'impact des déversements et des inondations. Malheureusement, les données recueillies sont souvent erronées et parfois manquantes. Le filtrage des mesures constitue un élément clé dans la réussite d'un bon diagnostic pour évaluer sur une longue période la performance du système d'assainissement vis-à-vis des contraintes réglementaires. Ce travail pour objectif de filtrer les données relatives à la quantité et la qualité du ruissellement en milieu urbain. \n \nLes données filtrées peuvent aussi bien être utilisées en temps différé pour concevoir de nouveaux ouvrages d'assainissement, évaluer des ouvrages existants en vue de les maintenir et de les réhabiliter qu'en temps réel pour assurer une gestion optimale des ouvrages orientée vers l'amélioration de la qualité du milieu récepteur et la sécurité civile. \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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.008 |
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".