Reconstituer les trajectoires paysagères par photo-interprétation semi-automatisée et télédétection : géohistoire d'un cône de déjection torrentiel en vallée de Maurienne (Savoie)
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une méthodologie de traitement des photographies aériennes anciennes appliquée à l’étude géohistorique des paysages torrentiels. La photographie aérienne est un traceur temporel de première main dans la reconstitution diachronique des changements paysagers. L’enjeu de ces recherches est le suivi cartographique des dynamiques paysagères, en prenant pour modèle une entité un paysage sensible au changement - le cône de déjection torrentiel - dont les conditions d’équilibre témoignent du contexte socio-environnemental d’une vallée torrentielle des Alpes du Nord. C’est dans une perspective exploratoire de reconstitution diachronique que les techniques de photo-interprétation et de télédétection ont été associées. Aussi est-il question de montrer les potentialités d’une approche orientée objet pour reconstituer des trajectoires en prenant pour exemple une série chronologique de missions aériennes anciennes de l’IGN©. L’approche développée à partir d’une chaîne de traitements permet la comparaison d’images anciennes. Les résultats de cette méthode offrent une compréhension spatiale des dynamiques paysagères sur les cinquante dernières années. Par-delà l’exemple ici présenté, la méthode proposée permet d’envisager le traitement d’autres jeux de photographies aériennes d’archives et une application à d’autres cônes de déjection. Protocole
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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 teacher head, 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".