Géographie de l’inondation des marais de la basse-Loire : l’exemple de la crue de l’hiver 2000-2001
Notice bibliographique
Résumé
Connaître la géographie de l’inondation des marais de la Basse-Loire (notamment ceux de l’estuaire de la Loire, de la Brière et du lac de Grand-Lieu) est fondamental pour en assurer une gestion adéquate. Cependant, on doit tenir compte des profondes modifications de leur hydrologie par les aménagements hydrauliques réalisés depuis le xviiie siècle. À partir de l’exemple de la dernière grande crue, survenue au cours de l’hiver 2000-2001, l’article montre l’apport de la télédétection spatiale (images des satellites Landsat 7 ETM+ et Spot 4) et aérienne pour délimiter les marais inondés et d’en calculer la surface, en corrélation avec les niveaux d’eau relevés à la même période. Le cas de la commune de Trignac illustre l’intérêt de ce type d’étude pour prévenir les risques liés à l’urbanisation. Une comparaison intersaisonnière et interannuelle révèle l’extension de l’inondation permanente en raison de la multiplication des étangs de chasse.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».