MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6948658725 · doi:10.5281/zenodo.10619687

Risque d'érosion externe des digues maritimes en remblai : principaux résultats du projet Polder2C's, essais grandeur nature, campagnes de reconnaissances et modélisations numériques

2024· article· fr· W6948658725 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMaritime and Coastal Archaeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaPublic workWestern europe

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le projet Polder2C’s a été lancé en décembre 2019 par 12 – aujourd’hui 13 – partenaires avec pour ambition principale d’améliorer la connaissance du risque d’érosion externe pour les digues estuariennes et maritimes en remblai. Grâce à une zone dédiée, des essais grandeur nature de surverse et de franchissement ont été réalisés sur les digues du polder Hedwige et Prosper, à la frontière belgo-néerlandaise, le long de l’Escaut. En parallèle, plusieurs partenaires ont développé des modèles numériques de différentes natures pour décrire et comprendre les phénomènes en jeu. Ces modélisations se sont appuyées sur des campagnes de reconnaissances géotechniques, géophysiques, et des essais de laboratoire, qui ont été conduits dans le cadre du projet. Le papier présente des éléments de conclusion issus des différentes campagnes menées et propose des liens entre les essais in situ, les essais de laboratoire et les modélisations, ainsi qu’une réflexion globale sur la résistance à l’érosion externe des remblais. Une introduction à un outil numérique pour estimer le risque d’érosion externe de digues soumises au risque de franchissement, développé dans le cadre du projet, est finalement proposée. Ce projet a bénéficié du soutien financier du programme 2014-2020 d’Interreg2mers, co-financé par le Fond régional européen de développement sous le contrat de subvention [2S07-023].

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,241 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetMaritime and Coastal ArchaeologyTravaux en français237 207