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Relation entre variabilité temporelle des réponses hydrosédimentaires, signaux climatiques et caractéristiques physiques des bassins versants.

2022· dissertation· W7151290115 on OpenAlexaboutno aff
Raphaël Bunel

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEnvironmental Science
TopicHydrology and Watershed Management Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDrainage networkDrainage basinWestern europe

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nous ne comprenons pas encore complètement le rôle que les caractéristiques physiques des surfacesexercent sur la réponse hydro-sédimentaire des bassins versants aux précipitations. L’objectif de ce travailde thèse est donc de comprendre de quelle manière les flux hydro-sédimentaires, générés par le climat, sontmodulés par les caractéristiques des surfaces continentales, à court et long terme. Cette question a étéabordée en considérant de nombreux bassins versants aux conditions climatiques et aux caractéristiquesphysiques diverses. L'approche retenue est basée sur l’application conjointe de deux outils : la modélisationet les méthodes de traitement du signal. Les méthodes de traitement du signal (fonction d’autocorrélation etspectre de Fourier) ont permis de caractériser la variabilité temporelle des flux hydro-sédimentaire. Elles ontpermis d’établir un lien entre le comportement hydro-sédimentaire des bassins versants et leurs propriétésphysiques et climatiques. Le fonctionnement hydro-sédimentaire de deux cents quarante-trois bassinsversants synthétiques, simulé avec le modèle distribué à base physique CAESAR-Lisflood/CLiDE (Coulhardet al., 2013), a commencé par être analysé. Ces bassins versants, dont les caractéristiques physiques sontparfaitement contrôlées, ont permis une analyse de sensibilité méthodique. Outre la taille et la forme dubassin versant, la procédure de génération de bassins synthétiques, spécialement développée pour ce travailde thèse, a permis d'ajuster cinq paramètres de manière indépendante : la densité de drainage, l'intégralehypsométrique, la pente moyenne du chenal principal, l'occupation des sols et la granulométrie. Uncomportement plus lisse et moins intermittent du flux sédimentaire est mis en évidence pour des bassinsvégétalisés à forte pente, hypsométrie et densité de drainage et à granulométrie fine et homométrique. Encomplément, le modèle a été appliqué à cinq bassins versants réels (le Laval, le Brusquet, l’Orgeval, le Dunet l’Austreberthe) afin d’analyser les processus et les flux hydro-sédimentaires se produisant dans desenvironnements plus complexes. L’analyse des mesures in-situ de flux hydro-sédimentaire disponibles pources bassins a permis de corroborer certains des résultats obtenus pour les bassins synthétiques.Parallèlement, la capacité de CAESAR-Lisflood/CLiDE, après calibration, à reproduire la dynamique hydrosédimentaire des cinq bassins a été évaluée. La version calibrée du modèle a finalement été employée pourexplorer, pour les bassins versants du Dun et de l’Austreberthe, des scénarios de changementsenvironnementaux comme la modification du mode d'occupation des surfaces ou bien la modification dusignal climatique d'entrée. Les résultats montrent une évolution importante des flux hydro-sédimentaires pourles scénarios climatiques testés.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.017

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.015
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.264 · 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 designObservational
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".

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Citations0
Published2022
Admission routes1
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