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Record W7083726506 · doi:10.5683/sp3/kapfpp

Données hydrologiques du seuil jaugeur du lac Croche (2003-2024) – Station de Biologie des Laurentides | Hydrological Data of the Lac Croche Gauging Weir (2003-2024) – Station de Biologie des Laurentides

2025· dataset· fr· W7083726506 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueBorealis · 2025
Typedataset
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicAncient and Medieval Archaeology Studies
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsCarbon stockDrainage basinStatistical analysisHydrology (agriculture)Environmental effect

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce jeu de données regroupe les mesures hydrologiques effectuées quotidiennement au seuil jaugeur du lac Croche, situé à la Station de Biologie des Laurentides. Couvrant la période de 2003 à 2024, avec quelques interruptions pour certaines années, il constitue une ressource précieuse pour l’étude de la dynamique hydrologique du lac, la variabilité des débits et leur relation avec les conditions environnementales locales. Les données "débit_seuil_annuel", sous forme de documents texte, regroupent les enregistrements horaires du niveau d’eau mesuré au seuil jaugeur, exprimé en mètres. Ces relevés couvrent les années 2003 à 2024, à l’exception de 2006, 2010, 2011, 2012 et 2013. Chaque enregistrement comprend la date, l’heure de la mesure et la hauteur d’eau observée. Les données "débit_seuil_moyen", disponibles sous format Excel, fournissent les moyennes horaires du niveau d’eau et du débit. Elles incluent plusieurs paramètres hydrologiques, notamment le niveau d’eau (exprimé en centimètres et en pieds) ainsi que le débit (exprimé en pieds cubes par seconde [cfs], en litres par seconde [L/sec] et en mètres cubes par heure [m³/h]). Ces informations permettent une analyse détaillée des fluctuations hydrologiques à l’échelle horaire. Enfin, les fichiers "débit_seuil_journalier", également sous format Excel, synthétisent les débits journaliers du lac Croche pour la période 2003-2024 (hors 2006 et 2013). Chaque fichier contient des indicateurs clés tels que le débit total journalier (m³/jour), ainsi que les débits maximal, minimal et moyen (m³/h), accompagnés de l’écart-type et de la variabilité du débit au cours de la journée.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Dataset · Consensus signal: Dataset
Teacher disagreement score0.352
Threshold uncertainty score0.709

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.007
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.007

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.

Opus teacher head0.063
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreDataset

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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