Évaluation des temps de parcours obtenus par modélisation hydrologique pour la protection des sources d'eau potable
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de ce projet est d’évaluer, en utilisant le bassin versant de la prise d’eau potable de la Ville de Québec sur la rivière Saint-Charles comme cas d’étude, les temps de parcours obtenus par modélisation hydrologique dans une optique de protection de sources d’eau potable. Préalablement à la modélisation, une analyse cartographique des occupations du territoire et des contaminants pouvant être relâchés a été faite afin de mieux comprendre les risques à la qualité de l’eau potable brute. Une méthodologie de modélisation hydrologique articulée autour du cas d’étude est développée en utilisant le Soil and Water Assessment Tools, SWAT, pour déterminer les temps de parcours de l’eau dans les rivières principales du bassin versant. Cette méthodologie s’appuie principalement sur les données climatiques, l’occupation du territoire, les types de sols et la topographie du territoire à l’étude. Le modèle est validé de façon à reproduire l’ordre de grandeur et les mêmes tendances que les débits observés aux stations débitmétriques actives sur le bassin versant. Pour différents scénarios de précipitations (sec, médian ou pluvieux) ainsi que différentes périodes de retour (hebdomadaire, mensuelle ou estivale), une analyse statistique permet de dégager les temps de parcours les plus probables pour chaque cas. Ces derniers sont comparés aux aires de protection des prises d’eau potable telles que définies par le Guide d’analyse de la vulnérabilité MDDELCC (2016). En comparant ces temps de parcours aux aires de protection des prises d’eau potable, il est possible de faire ressortir la grande variabilité dans les temps de parcours obtenus par modélisation hydrologique pour une même distance géographique tout dépendamment du scénario de précipitation et de la période de retour. Avec ces mêmes temps de parcours, une analyse qualitative de l’impact des changements climatiques sur les temps de parcours permet de faire ressortir une augmentation de la vulnérabilité de la prise d’eau aux aléas climatiques et anthropiques.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".