Caractérisation hydrogéomorphométrique du bassin versant de la Rivière George (Nunavik) par télédétection et analyse typologique
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire a pour objectif d’approfondir les connaissances scientifiques sur les comportements hydrologiques des bassins versants arctiques et subarctiques. Les rivières drainant ces bassins versants sont parmi les systèmes fluviaux les moins étudiés et compris, étant donné leur vaste étendue et leur localisation éloignée. L’approche utilisée, issue de la discipline de l’hydrologie paysagère, présente une technique de classifications non-supervisées jumelées à des données de télédétection afin de caractériser le comportement hydrologique et les changements à l’échelle du paysage qui se sont produits sur les 35 dernières années dans un bassin versant subarctique de 42 000 km2. Plus précisément, plusieurs analyses géographiques d’image orientées-objet (AGIOO), employant des variables hydrogéomorphométriques et combinées à l’algorithme de classification Fuzzy C-Means, ont été produites, puis comparées afin de classifier et identifier les changements dans le paysage du vaste bassin versant de la Rivière George (BVRG), situé au Nunavik (Canada). Nos résultats indiquent que le BVRG contient deux types distincts de sous-bassins versants typologiquement similaires, distribués selon un gradient latitudinal, mettant en lumière une hétérogénéité spatiale dans les structures des sous-bassins constituant le BVRG. De plus, une expansion du type de bassins versants du sud dans le nord du BVRG est observée depuis les 35 dernières années. Cette expansion est principalement due à une augmentation de la production végétale et de l’humidité contenue dans les sols et la végétation, elle-même induite par une augmentation des températures moyennes annuelles et des précipitations totales annuelles associée aux changements climatiques. Ces changements observés dans la couverture terrestre ont des impacts importants et à long terme sur les processus hydrologiques du BVRG en augmentant les taux d’évapotranspiration. Ce phénomène pourrait expliquer la diminution d’environ 1% des débits annuels observée dans le BVRG entre les années 1970 et 2017.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| 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) | 0.001 | 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".