Discrimination statistique quant à l'occurrence de cônes alluviaux à l'embouchure des tributaires de la rivière Chaudière en Beauce
Bibliographic record
Abstract
La rivière Chaudière, important tributaire du fleuve Saint-Laurent, est parsemée de nombreux cônes alluviaux à la jonction avec plusieurs de ses affluents. Ces derniers peuvent poser certains problèmes dont une pression érosive accentuée sur la rive opposée et une diminution du libre écoulement des glaces, augmentant ainsi le risque d'embâcle sur la rivière Chaudière. La mise en place de ces cônes alluviaux est conditionnée par le débit des tributaires, la disponibilité sédimentaire et les aléas météorologiques. L'augmentation prévue de l'intensité des épisodes de précipitations dans le contexte des changements climatiques porte à croire que l'activité géomorphologique de ces cônes pourrait s'accentuer. Le présent mémoire s'intéresse aux causes de ce phénomène. Pour y parvenir, 142 bassins versants ont été délimités et caractérisés avec plusieurs variables morphométriques. De nombreux cônes ont aussi été analysés d'un point de vue géomorphologique. À partir des données obtenues, plusieurs analyses statistiques ont été réalisées dans la perspective d'une part, identifier les caractéristiques morphométriques responsables de la mise en place des cônes alluviaux et, d'autre part, afin de discriminer les bassins versants associés aux tributaires de la rivière Chaudière avec ou sans un cône alluvial. Les résultats montrent que le relief, l'aire et l'anthropisation sont des facteurs importants dans la dynamique sédimentaire à l'embouchure des cours d'eau. Cette étude se veut aussi une première ouverture à l'analyse de la connectivité sédimentaire au sein d'un important bassin versant au Québec, soit celui de la rivière Chaudière. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : cônes alluviaux - connectivité sédimentaire - géomorphologie fluviale - rivière Chaudière
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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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".