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Record W1967208330 · doi:10.4000/vertigo.10947

Mesures et modélisations des évolutions du niveau marin, des vagues, des tempêtes et des évolutions des littoraux pour une gestion durable des littoraux

2011· article· fr· W1967208330 on OpenAlexvenueno aff
Éric Chaumillon, Guy Wöppelmann, Mikhaïl Karpytchev, Xavier Bertin

Bibliographic record

VenueVertigO · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicCoastal and Marine Dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article fait une synthèse des résultats obtenus par notre équipe de recherche et présente quelques progrès récents dans le domaine de la mesure et de la modélisation des principaux facteurs d’évolution des littoraux, du niveau marin, des vagues et tempêtes, et des réponses morphologiques et stratigraphiques des côtes sédimentaires. Les mesures du niveau de la mer sont réalisées à la fois par altimétrie satellitaire et marégraphie et sont complémentaires tant par la distribution géographique des mesures que des durées des séries temporelles. Ainsi elles permettent à la fois d’estimer une valeur moyenne de l’élévation globale du niveau des océans (+ 1,7 mm par an sur le siècle passé) et de déterminer les variations relatives à la côte qui peuvent localement s’écarter notablement de la valeur moyenne (+10 mm par an dans certains secteurs du Golfe du Mexique, par exemple). La variabilité de la houle à long terme (60 ans) est évaluée à partir de modélisations validées par des mesures ponctuelles. Elle montre par exemple que, pour la zone nord-est Atlantique (au nord de 45° nord), la taille moyenne des vagues hivernales a augmenté de 0,70 m en 60 ans. Les conséquences de type de variation sont importantes, car le transport par les courants liés aux vagues est crucial dans l’évolution de nombreuses côtes et il varie entre autres en fonction de la hauteur des vagues. Les surcotes provoquées par les tempêtes en mer sont des causes majeures des submersions marines et de l’érosion des côtes. Seule leur modélisation permet d’explorer les processus physiques responsables de ces élévations locales et rapides du niveau de la mer, et d’évaluer leur rôle respectif. La modélisation de surcotes en Charente-Maritime a permis de quantifier les contributions respectives des couplages entre le vent, les vagues et le frottement sur le fond. Des améliorations de ces travaux en vue de prévisions à haute résolution sont en cours et utiliseront des données topographiques et des modèles à haute résolution grâce à l’emploi de codes de calcul parallélisés. Pour les périodes de temps plus longues (siècles à millénaires) les évolutions morphologiques et la stratigraphie des environnements côtiers sont utilisées pour leurs qualités en termes d’archivage sédimentaire des changements environnementaux. Ainsi les sédiments côtiers ont une mémoire des évolutions du niveau de la mer, des changements climatiques (climat de houle, débits des fleuves) et des perturbations d’origine anthropiques. Un exemple d’enregistrement sur plusieurs décennies à siècles des variations du climat de houle est apporté par l’analyse d’une flèche sableuse, la pointe d’Arçay en Vendée. Des études stratigraphiques comparatives de plusieurs systèmes estuariens et lagunaires actuels de France permettent de hiérarchiser les nombreux facteurs de contrôle de leurs évolutions. Elles soulignent en particulier le rôle prépondérant des variations du niveau marin et de la balance hydrodynamique entre la houle et la marée. Dans le cas des littoraux appauvris en sédiments, l’héritage géologique est également un paramètre important. Lorsque les variations du niveau marin sont modérées, ces systèmes sédimentaires sont sous le contrôle des changements climatiques et des activités anthropiques pour les périodes les plus récentes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.260
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0040.006
Scholarly communication0.0000.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.065
GPT teacher head0.258
Teacher spread0.193 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2011
Admission routes1
Has abstractyes

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