Impact des laisses végétales sur la dynamique des plages sableuses, Martinique, Petites Antilles
Bibliographic record
Abstract
Les plages des Antilles sont régulièrement concernées par des échouages de laisses de mer végétales (algues, phanérogames…) qui viennent se mélanger en haut de plage au sable, au bois mort et autres déchets d’origine anthropique. Cette situation est renforcée depuis 2011 par de massifs échouages d’algues sargasses, qui réduisent significativement l’accès à la mer et produisent des émanations de gaz nocifs. Cette situation est préjudiciable pour l’économie des îles antillaises lourdement dépendantes du tourisme. Ces dépôts jouent également un rôle complexe sur la dynamique sédimentaire des plages par des facteurs de piégeage ou, à l’inverse, de remobilisation des sables. Les laisses végétales sont-elles des facteurs de renforcement de l’érosion des plages ou contribuent-elles, au contraire, à leur engraissement? Quels sont les impacts des ramassages manuels ou mécaniques de ces laisses sur le bilan sédimentaire et la dynamique des plages? Pour tenter de répondre à ces questions, une expérimentation in-situ a été réalisée sur les plages de l’Anse Caffard (Le Diamant) et l’Anse au Bois (Ste Anne) en Martinique. La plage de poche de l’Anse au Bois a été divisée en trois tronçons. Un premier, concerné par un ramassage total des laisses ; un second avec un épandage des échouages végétaux ; un troisième à l’état naturel, sans ramassage. Des mesures topographiques et hydrodynamiques ont été réalisées sur les trois secteurs afin de caractériser la réaction sédimentaire de la plage face à ces trois méthodes de gestion des échouages. Des mesures ont également été réalisées sur la plage de l’Anse Cafard, concernée par un ramassage mécanique. Ces expérimentations montrent des tendances morphodynamiques qu’il sera nécessaire de prendre en compte dans le cadre de la gestion des crises d’échouages d’algues sargasses.
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 | 0.000 |
| 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 | 0.001 |
| 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".