Les îles de Polynésie française face à l’aléa cyclonique
Bibliographic record
Abstract
Utilisant une analyse rétrospective à l’aide d’un système d’information géographique (SIG, Mapinfo® Professional version 7.0), la finalité de ce texte est de proposer une meilleure compréhension du risque cyclonique et une synthèse des trajectoires cycloniques en Polynésie française. La base de données sur les cyclones a été compilée avec des documents non-météorologiques, dont de nombreux textes issus des archives territoriales de Papeari (Tahiti), et des sources météorologiques. Les principales sources utilisées proviennent des rapports de Météo France Polynésie et des bases de données de (1) l’U.S. Naval Pacific Meteorology and Oceanography Center via le Joint Typhoon Warning Center et l’interface Tropical Cyclone Best-Tracks, et (2) l’Australian Severe Weather. Sur une carte de la Polynésie française en projection WGS 1984, les trajectoires cycloniques ont été importées et digitalisées sous SIG Mapinfo. L’incertitude des trajectoires cyclonique avant 1970 circonscrit notre étude à la période 1970-2009. Les travaux réalisés montrent qu’il existe un « corridor » cyclonique définissant a posteriori une zone géographique habituellement touchée par les cyclones et les fortes tempêtes tropicales. Ce corridor est emprunté par 70 % des tempêtes tropicales et des cyclones observés entre 1970 et 2009. Les côtes ouest des îles de la Société et les îles Australes de Rurutu et Tubuai sont les terres les plus menacées par les événements cycloniques. Tout récemment, la trajectoire du cyclone Oli (4 février 2010) et son passage au milieu du corridor vers les îles de la Société et des Australes, tend à renforcer cette tendance.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".