Modélisation des niveaux marins extrêmes associés à la circulation des cyclones Lenny (1999) et Omar (2008), commune de saint-pierre, littoral nord-ouest de la Martinique
Bibliographic record
Abstract
Les submersions marines sont le plus souvent associées à des conditions météorologiques locales de tempête et aux phénomènes bien connus de surcote résultant du cumul de l’effet barométrique inverse et des vents d'afflux. Le déferlement des vagues joue également un rôle prépondérant dans la surélévation totale. Il provoque des variations du niveau d’eau de deux types : une surélévation statique du niveau moyen (surcote de vague) et des variations instantanées provoquées par le jet de rive. Ces deux phénomènes sont responsables dans certains cas de plus de 2/3 de la surélévation totale. Lors de la circulation des cyclones Lenny et Omar, le littoral ouest de l’île de la Martinique a été considérablement affecté. Les surélévations du niveau marin lors du passage au large de ces deux cyclones ont été reconstituées pour le nord-ouest de l'ile et particulièrement sur les plages de la commune de St Pierre. Les facteurs de variations du niveau marin ont été décomposés et modélisés en emboîtement d'échelles à partir des modèles ADCIRC pour les composantes de marée et de surcotes météorologiques, SWAN pour la propagation des vagues en zone côtière et les surcotes de vague et enfin pCOULWAVE pour le jet de rive. Ce travail de décomposition des facteurs de variations du niveau marin, associé à la reconstitution par enquêtes de terrain et témoignages, des limites des inondations, met en avant la vulnérabilité de la commune face aux houles cycloniques et la nécessité de prendre en compte l’ensemble des facteurs de variation du niveau marin dans l’étude de l’aléa de submersion et les documents de prévention des risques.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".