Prévision et évolution du risque d’avalanche : mémoire de traduction anglais-français
Bibliographic record
Abstract
La prévision du risque d’avalanche est fondée sur la nivologie, une science relativement récente étroitement liée à la géographie, la météorologie et la topologie. Le changement climatique a aujourd’hui pour conséquence un bouleversement du nombre et de la dynamique des avalanches. Les chercheurs travaillent à l’identification de tendances relatives au phénomène avalancheux afin d’adapter les mesures de prévision et de prévention à ces évolutions. Le présent mémoire de traduction débute avec un exposé dans lequel sont expliqués la formation et le métamorphisme de la neige ainsi que le phénomène avalancheux et sa prévision. Il est suivi de la traduction d’un article scientifique intitulé ‘’Analysis of long-term weather, snow and avalanche data at Glacier National Park, B.C., Canada’’, d’une partie « Stratégie de traduction » qui retrace la méthode suivie ainsi que la résolution des problèmes de traduction rencontrés, et enfin d’une partie terminologie constituée de cinq fiches terminologiques, d’un glossaire et d’un lexique.
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 | 0.007 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".