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Enregistrement W4375842323 · doi:10.4000/vertigo.36442

Cartographie prospective d’évolution du trait de côte et des risques de submersion dans le contexte du changement climatique : une méthode appliquée au littoral du nord de la France

2022· article· fr· W4375842323 sur OpenAlexvenueno aff
Arnaud Héquette, Marie‐Hélène Ruz, Olivier Cohen, François G. Schmitt

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubmersion (mathematics)HumanitiesGeographyArtMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le changement climatique étant susceptible d’avoir des impacts majeurs sur les côtes basses, notre capacité à évaluer les conséquences des aléas littoraux dans le futur est un élément essentiel dans la prévention des risques littoraux. Cet article présente des exemples de l’application d’une méthode destinée à estimer la position future du trait de côte et à cartographier les zones à risque de submersion à l’horizon 2065, en prenant en compte l’élévation future du niveau marin, au niveau de deux communes du littoral du nord de la France où des habitations sont déjà menacées par l’érosion ou la submersion marine. Les résultats obtenus montrent que l’érosion représente le risque majeur sur un des deux sites étudiés où la majeure partie d’un lotissement pourrait disparaitre d’ici 2065 si rien n’est fait pour limiter l’érosion du littoral. Bien que la submersion marine constitue la principale menace sur le deuxième site d’étude, c’est l’érosion côtière qui augmentera, à terme, les risques de submersion des habitations en réduisant la largeur du cordon dunaire qui en assure la protection. La comparaison de nos résultats avec les cartes des aléas produites par les services de l’État fait apparaitre des différences sensibles qui s’expliquent par le fait que le risque d’érosion n’a pas été pris en compte dans les Plans de prévention des risques littoraux (PPRL) des deux communes considérées, ce qui pose la question de la validité de zones à risque définies sans prendre en compte l’évolution future probable du trait de côte.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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