L’exposition des populations des atolls de Rangiroa et de Tikehau (Polynésie française) au risque de submersion marine
Bibliographic record
Abstract
Cet article représente l’une des rares études scientifiques cherchant à dépasser le discours général sur l’exposition des populations des atolls face aux risques liés à la mer, en l’occurrence ici à la submersion marine, en mesurant concrètement le degré réel d’exposition actuelle des populations et en observant les stratégies locales de protection/prévention de risques. Il s’applique à deux atolls de l’archipel des Tuamotu (Polynésie française) et croise deux types de données : les niveaux de submersion d’événements de référence passés, et les modes d’aménagement du territoire actuel (type d’habitat et dispositifs de défense des côtes). Les résultats reposent sur 106 entretiens semi-directifs et la caractérisation de 931 habitations. Ils indiquent d’abord que plus de 61 % des habitations sont aujourd’hui localisées dans une zone ayant connu au moins un épisode de submersion depuis les années 1980. Ensuite, que la stratégie de réponse des habitants face au risque de submersion marine passe moins par la mise en place de dispositifs de protection (murs, cordons d’enrochement, plantation de végétation, etc.) que par une surélévation de l’habitat. Celle-ci reste néanmoins limitée, puisque respectivement 52 % et 23 % des habitations sont surélevées de moins de 50 cm et 20 cm par rapport au niveau du sol et 23, et donc au mieux à quelques mètres au-dessus du niveau de la mer. Cela démontre un fort degré d’exposition à l’aléa submersion marine. Cet article analyse également les grands facteurs explicatifs de cette situation, à savoir une forte croissance démographique associée à un régime foncier contraignant qui, ensemble, expliquent la densification de l’habitat et des bâtiments publics dans des zones naturellement exposées. Des pistes concrètes de réduction de cette exposition sont discutées.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".