Seiches à l’échelle de baies : origines et identification des périodes propres d’oscillations à partir des données d’observations sur le long terme en Provence à partir du réseau HTM-NET
Bibliographic record
Abstract
L'étude présentée sur les oscillations résonantes dans des bassins semi-ouverts de la côte provençale est basée sur l'analyse des données de niveaux issus de stations du réseau d'observation HTM-NET, composées de deux capteurs piézométriques, l'un immergé et l'autre émergé, permettant de connaitre la pression atmosphérique, le niveau d'eau et la température avec une période d'échantillonnage de 2 min.Elle concerne les baies de La Ciotat, de Sanary, la Rade de Toulon (grande et petite rades), le Golfe de Giens et la Rade d'Hyères.Des oscillations des bassins, d'autant plus marquées qu'ils sont peu ouverts vers le large, sont identifiées.Des exemples d'occurrence de ces seiches au cours de ces deux dernières années sont présentées pour des origines diverses : états de mer associées à des tempêtes, météo-tsunami, tsunami.Les périodes de ces oscillations, comprises entre une dizaine de minutes et une heure, dépendent de la configuration des baies, chacune répondant à sa ou ses fréquences propres aux différents forçages.Les variations de niveau observées, pouvant dépasser 40 cm, contribuent aux risques de submersion, d'inondation et d'érosion.L'observation sur le long terme permet d'évaluer les causes et les risques potentiels de ces phénomènes de résonance.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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 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".