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Record W2623229164 · doi:10.4000/vertigo.18488

La variabilité spatio-temporelle des inondations dans le Fossé rhénan à la lumière de l’évolution de la vulnérabilité

2017· article· fr· W2623229164 on OpenAlexvenueno aff
Brice Martin, Florie Giacona, Benjamin Furst, Charlotte Edelblutte, Nicolas Holleville, Lauriane With, Carine Heitz, Rüdiger Glaser, Iso Himmelsbach, Johannes Schönbein, Annette Boesmeier

Bibliographic record

VenueVertigO · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicFlood Risk Assessment and Management
Canadian institutionsnot available
FundersAgence Nationale de la Recherche
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

En janvier 1910, les cours d’eau du Fossé rhénan (France, Suisse, Allemagne) connaissaient une crue spectaculaire, mais avec des résultats variables spatialement. Les dommages ont été bien plus importants en rive gauche du Rhin (Alsace), du fait d’une différence de vulnérabilité liée aux retards pris dans les travaux de rectifications des cours d’eau. Cet exemple est particulièrement significatif de la nécessité de contextualisation des inondations historiques afin de proposer une interprétation juste des variations spatiales et temporelles. Car l’information sur les événements anciens est tributaire de la production de sources, elle – même largement conditionnée par l’endommagement. La chronologie des inondations historiques doit donc être interprétée avant tout comme une chronologie de l’évolution de la vulnérabilité des enjeux exposés aux crues, et/ou des changements dans l’occupation des sols. Dans cette publication s’appuyant sur une chronologie des inondations dans le Fossé rhénan (France, Allemagne, Suisse) entre 1800 et 2015 extraite de la base de données TRANSRISK, on se propose d’analyser les variations spatiales et temporelles de l’intensité des inondations à la lumière des changements dans l’occupation des sols et de l’évolution de la vulnérabilité qui en découle. Ceci à travers une démarche géohistorique, privilégiant contextualisation, approche multiscalaire et comparative, notamment transfrontalière (France — Allemagne). On s’interrogera, pour finir, sur les conséquences de l’évolution des inondations en termes de culture du risque et sur les moyens de la (re)construire et de la partager.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
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 score0.231
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.009
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.247 · 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

Citations10
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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