La vulnérabilité face au risque de submersion marine : exposition et sensibilité des communes littorales de la région Pays de la Loire (France)
Notice bibliographique
Résumé
Cet article analyse la vulnérabilité des communes littorales de la région des Pays de la Loire (France) face au risque de submersion marine. Ce travail s’inscrit à la suite des études menées après la tempête Xynthia du 28 février 2010 (Mercier et Acerra, 2011 ; Przyluski et Hallegattes, 2012 ; CETE de l’Ouest, 2012a), qui avait submergé de nombreux territoires aux reliefs bas (sous la côte des 4,50 m NGF), provoqué des dommages considérables sur les habitations et entraîné la mort de 41 personnes dans les départements de la Charente-Maritime et de la Vendée. Cet article cherche à identifier parmi 120 communes des départements de la Loire-Atlantique et de la Vendée, les territoires les plus vulnérables au risque de submersion marine par l’étude des facteurs de vulnérabilité, à travers une analyse des correspondances multiples (ACM).La typologie des communes est fonction de critères de vulnérabilité : la topographie, les enjeux humains/fonciers, l’historique des submersions marines ainsi que des éléments de gestion propre aux risques naturels (plan de prévention des risques, plans communaux de sauvegarde, recensement des digues de protection). Les résultats, présentés sous forme cartographique, permettent de retenir les facteurs topographique et historique comme éléments déterminant la prédisposition de ces communes à subir des submersions marines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».