Caractérisations géophysique et géotechnique de la partie profonde de la plage de Ste-Luce-sur-Mer.
Bibliographic record
Abstract
Cette étude présente les résultats d’un projet de recherche réalisé par l’INRS et mandaté par le MSP du Québec portant sur l’utilisation de méthodes géophysique et géotechnique pour caractériser la partie non visible (profonde) de la plage de Ste-Luce-sur-Mer. Les méthodes utilisées, pour caractériser la plage de l’Anse-aux-Coques, permettent de documenter la variabilité d’épaisseur de la plage actuelle et des sédiments quaternaires argilo-silteux sous-jacents. De plus, la profondeur au socle rocheux a été déterminée avec exactitude en de nombreux endroits. Les résultats montrent une grande variabilité de la profondeur au socle rocheux (de 2,4 à 16,7 m) et donc de l’épaisseur de sédiments marins quaternaires et récents le long du littoral de la plage de Ste-Luce-sur-Mer. La quantité de sédiments est négligeable dans la partie ouest de l’Anse et ce plus particulièrement au sud du Quai de la Pointe-aux-Coques. L’épaisseur maximale de sédiments a été observée dans la partie centrale de la plage de l’Anse-aux-Coques (16,7m). Dans le périmètre des levés, les sédiments de plage (sables, graviers et galets) ont une épaisseur de 1,8 à 3,7m et l’unité argilo-silteuses marine sous-jacente une épaisseur très variable allant de 0 m à l’Ouest à 13 m dans la partie centrale (forage 4). Les résultats de l’étude montrent que l’imagerie tomographique géoélectrique est une méthode fiable et robuste pour caractériser le littoral. Les données sismiques, mesurées par la méthode des ratios spectraux H/V, montrent une forte anticorrélation entre l’épaisseur des sédiments et la fréquence de résonnance mesurée sur la plage. En plus de fournir des indications sur la variabilité d’épaisseur de sédiments, les données de résonnance sismique peuvent être utilisées pour planifier la construction de futures structures de protection contre la mer (normes parasismiques). L’approche géophysique permet une caractérisation d’une vaste superficie du littoral avec un minimum de validation par forage. Ce type de caractérisation est importante pour l’aménagement de la côte, le calcul de bilans sédimentaires, l’identification de zones à risques d’érosion et aussi pour l’élaboration de stratégies pour protéger la côte contre l’érosion et la submersion marine.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".