Évolution des terres salées dans le nord de l’estuaire du Saloum (Sénégal)
Notice bibliographique
Résumé
Le milieu d’étude, au Sénégal, est caractérisé par une forte salinisation des terres. Il est compris entre la lagune de Joal-Fadiouth et la limite de la rive droite de la ria du Saloum entre les latitudes 13°97’ et 14°32’ Nord et les longitudes 16°39’ et 16°20’ Ouest. Ces terres salées existent depuis le Quaternaire récent, mais leur évolution actuelle est amplifiée par la variabilité climatique au cours de ces dernières décennies et l’action de l’homme. L’objectif de cette recherche est d’analyser la dynamique des terres salées dans le nord de l’estuaire du Saloum. La démarche méthodologique adoptée est basée sur le traitement des images satellitaires Landsat MSS de 1973, TM de 1984, 1992, ETM+ de 2006 et OLI et TIRS de 2014. La classification supervisée par maximum de vraisemblance validée par des vérifications de terrain, par détermination des matrices de confusion et du calcul des indices de Kappa, a permis de caractériser la dynamique des terres salées. Les résultats obtenus par la classification ont montré une forte avancée des terres salées durant ces deux dernières décennies. De 1994 à 2014, les terres salées ont augmenté de 21 000 ha. Les terres salées gagnent chaque année 1 000 ha en moyenne depuis 1994.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».