Analyse statistique des facteurs climatiques et géomorphologiques associés aux mouvements de terrain dans les argiles des mers post-glaciaires au Québec méridional
Bibliographic record
Abstract
Lors des 14 dernières années, plus d'une centaine de demandes d'assistance technique concernant des mouvements de terrain au Québec méridional sont adressées chaque année aux autorités gouvernementales. Parmi les cas signalés, la majorité d'entre eux survienne à l'intérieur des limites de la transgression marine post-glaciaire où vit près de 90 % de la population québécoise. Étant donnée leur importance dans la province et les conséquences qu'ils peuvent engendrer, ces mouvements ont fait l'objet jusqu'à présent de nombreuses études pour la plupart orientées sur les aspects géotechniques du problème. Les études statistiques et géomorphologiques demeurent très fragmentaires et peu de données sont disponibles afin de dresser un portrait de l'occurrence des mouvements de terrain au Québec selon les différentes périodes de l'année ou pour cerner les facteurs climatiques et géomorphologiques en cause. La réalisation de ce mémoire a été rendue possible grâce à l'utilisation d'une base de données très complète élaborée au fil des ans par la Section des mouvements de terrain du ministère des Transports du Québec, laquelle compte 4165 cas documentés. L'objectif principal de cette recherche est de dresser un portrait statistique général des mouvements de terrain et des circonstances ou facteurs causaux qui leur sont associés, à l'aide d'analyses statistiques et descriptives de leurs contextes géomorphologiques, spatiaux et temporels. Les résultats obtenus démontrent que de 1970 à 2017, la Montérégie, Lanaudière et la Mauricie sont les régions les plus affectées par les mouvements de sol et que la période de l'année la plus propice débute au mois d'avril et se termine au mois de juin. Ces mêmes résultats démontrent que les glissements superficiels sont plus fréquents que les glissements rotationnels. Toutefois, un inventaire ciblé des cicatrices de glissements de terrain effectué en 2017 dans la MRC de Maskinongé a permis de démontrer que les tendances générales observées à l'échelle provinciale peuvent différer de celles observées à l'échelle locale, en raison de la géomorphologie et des conditions géotechniques spécifiques à chaque secteur. Les données ont aussi été examinées pour identifier de possibles effets de purge et d'amplification du phénomène en fonction de certains IV événements climatiques majeurs. Seuls des signes d'effet de purge ont été observés à la suite de l'accumulation de neige en 2008 et des apports en eau exceptionnels du printemps 2017. En somme, les effets de purge et d'amplification sont des phénomènes difficiles à détecter à l'aide de statistiques générales seulement. Des recherches ciblées à un secteur précis et sur plusieurs années consécutives pourraient toutefois offrir des résultats plus probants.
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 | 0.003 |
| 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 | 0.000 | 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".