Hydrological responses of the Middle Loire River to environmental changes
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette thèse est d’analyser, à différentes échelles de temps et d’espace, les transferts d’eau depuis la Loire amont jusqu’au Bassin Parisien, et entre la Loire moyenne et sa nappe alluviale. Les méthodes mises en œuvre sont l’étude statistique des débits journaliers en Loire moyenne (148 années de données) et le suivi géochimique (éléments majeurs, ¹⁸O et ²H) de la Loire et de ses affluents des bassins amont. Le suivi piézométrique et géochimique d’un site-atelier (méandre de Guilly, Val d’Orléans) a permis d’étudier finement les relations saisonnières entre la Loire et sa nappe alluviale, entre 2010 et 2012. Les débits annuels à Blois présentent une stabilité temporelle, au-delà de leur variabilité interannuelle. Des évolutions sont, néanmoins, notables dans l’occurrence des saisons hydrologiques et des débits à pleins bords, ou encore les plus faibles débits d’étiage.Si le suivi géochimique n’a pu préciser les apports, hydrologiquement complexes, de l’Allier à la Loire moyenne, l’importance des affluents de la Loire bourbonnaise, en période de hautes eaux, a été mise en évidence, et notamment les apports des affluents drainant le Morvan.En Loire moyenne, le fleuve est connecté à l’ensemble de sa plaine alluviale, à travers ses échanges avec sa nappe d’accompagnement. La nappe alluviale est rechargée par les eaux de la Loire en période de hautes eaux et se décharge lorsque les lignes d’eau s’abaissent. Les forts débits annuels de la Loire sont donc indispensables pour conserver un fonctionnement hydrologique dynamique et abondant.Cette approche globale a permis de démontrer des fonctionnements hydrologiques de la Loire, seulement ressentis jusqu’alors.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; 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".