La variabilité spatio-temporelle des inondations dans le Fossé rhénan à la lumière de l’évolution de la vulnérabilité
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".