Un réseau de surveillance des littoraux face au changement climatique en milieu insulaire tropical : l’exemple de Mayotte
Bibliographic record
Abstract
Pour une meilleure compréhension de l’évolution des environnements côtiers face au changement climatique, il s’avère nécessaire pour la communauté scientifique comme pour les gestionnaires du littoral, de bénéficier d’un cadre méthodologique et opérationnel de surveillance de l’évolution morphosédimentaire des milieux côtiers, notamment sous l’influence météo-marine paroxysmique. Afin de répondre à ces objectifs, une démarche méthodologique basée sur la mise en place d’un réseau expérimental de suivi de la morphodynamique côtière a été réalisé sur plusieurs îles tropicales françaises, notamment à Mayotte. L’objectif de ce réseau est d’observer, surveiller et caractériser les rythmes et les mécanismes d’évolution, d’adaptation et de résilience de différentes côtes tropicales face aux événements météo-marins paroxystiques auxquels ils sont soumis (cyclones, tempêtes, surcotes, fortes houles…) afin de fournir des stratégies de gestion face aux évolutions constatées.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".