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Analyse des effets d'échelle, d'organisation spatiale et de structuration géomorphologique pour la modélisation des débits et de flux hydrochimiques en bassins non jaugés

2019· dissertation· W7148869710 on OpenAlexaboutno aff
Stéphane Ecrepont

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEnvironmental Science
TopicHydrology and Watershed Management Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDrainage basinWestern europeDrainage networkMain river

Abstract

fetched live from OpenAlex

La connaissance des dynamiques hydrologiques et du transport chimique associé est indispensable à la mise en place de stratégies de gestion de l’eau et du territoire, mais elle est difficile à consolider pour tous les exutoires de bassins versants porteurs d’enjeux car ils sont souvent « non-jaugés ». A partir d’un hydrogramme observé à l’exutoire d’un bassin jaugé, l'inversion d’un modèle hydrologique à base géomorphologique rend accessible la variable pluie nette en pied de versant. Cette variable indépendante d'échelle est ensuite transposée vers un bassin non-jaugé similaire et reconvoluée en hydrogramme à son exutoire. Cette méthode de "transposition d'hydrogramme", est appliquée pour la première fois en régime pluvio-nival dans 21 bassins Québécois. Le succès de la simulation pour le couple de bassins « jaugé » et « non-jaugé » est conditionné par la similarité hydrologique, soit l’ensemble des caractéristiques assurant un fonctionnement proche entre bassins versants. Nous testons si la composition chimique de l’eau est susceptible de révéler cette similarité à l’aide d’une analyse de type spectral développée sur l’ouest de la France, à l’échelle synoptique. Des groupes de bassins versants se démarquent par une homogénéité / hétérogénéité spatiale des faciès de concentrations, et de l’aire à partir de laquelle est observée la stabilisation de ce faciès. Ceci suggère que la composition chimique des rivières est informative d’un fonctionnement hydrologique similaire. Cette hypothèse est ensuite validée grâce à la transposition avec succès sur six bassins de méso-échelle des hydrogrammes et des relations concentrationdébit (CQ), les meilleurs résultats étant obtenus lorsque le couple respecte une similarité hydrochimique. Enfin, le couplage des hydrogrammes et des relations CQ a permis de prédire efficacement, grâce au principe de similarité, les flux en bassin versant non-jaugé, au pas de temps de 15 minutes.

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)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.184
Threshold uncertainty score0.000

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.260 · 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 designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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