Prévision des augmentations de turbidité à l'eau brute de la ville de Montréal par des réseaux de neurones artificiels
Bibliographic record
Abstract
Événements à l'origine des augmentations de turbidité de l'eau brute du fleuve St-Laurent -- Réseaux de neurones artificiels -- Identification des événements causant les augmentations de turbidité -- Analyse descriptive de la turbidité -- Analyse qualitative des événements turbides du printemps et de l'automne -- Sélection de variables d'entrée potentielles -- Exploration des liens entre les facteurs explicatifs et les événements turbides du printemps et de l'automne -- Prévision des augmentations de turbidité par des réseaux de neurones artificiels -- Évaluation des besoins et ressources disponibles -- Choix du critère de performance -- Organisation de la base de données -- Construction des modèles candidats -- Intégration des modèles de prévision à un modèle opérationnel -- Évaluation de la méthodologie théorique appliquée à un cas réel -- Discussion des résultats du projet de recherche.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".