Variabilité temporelle des niveaux d'eau du lac Mégantic pendant la période 1920-2020
Bibliographic record
Abstract
Je tiens à remercier mon directeur de maîtrise M. Ali A. Assani, professeur au département des sciences de l'environnement de l'Université du Québec à Trois-Rivières, de m'avoir offert ce projet de recherche et de m'avoir permis, par le fait même, d'enrichir mes connaissances académiques et d'avoir favorisé mon développement dans de multiples compétences en hydroclimatologie.Je remercie également mon codirecteur, M. Alexandre Roy, professeur au département des sciences de l'environnement à l'Université du Québec à Trois-Rivières, pour les outils, l'encadrement, les conseils ainsi que son implication dans mon travail de recherche.Je remercie aussi messieurs Christophe Kinnard et Stéphane Campeau, tous deux professeurs au département des sciences de l'environnement à l'Université du Québec à Trois-Rivières, d'avoir accepté d'intégrer mon comité d'orientation et d'évaluation pour ce travail.Je remercie également les membres du laboratoire du ReMoTE-Nord de m'avoir permis de partager leur espace de travail et pour leurs conseils tout au long de mon parcours aux cycles supérieurs.Pour terminer, je remercie l'aide financière aux études (AFE) et le CRSNG pour le financement de ce projet.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".