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Record W4320082270 · doi:10.5150/jngcgc.2022.070

Etude pour la gestion des sédiments du littoral Occitanie

2022· article· fr· W4320082270 on OpenAlexaff
Floriane BOGUN, Didier Rihouey, Clémence FOULQUIER, Léa GERARD, Alexandre RICHARD

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHistorical and Environmental Studies
Canadian institutionsCollège Montmorency
Fundersnot available
KeywordsForestryHumanitiesPolitical scienceGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les rechargements sableux constituent une solution "douce" couramment utilisée pour atténuer les phénomènes d'érosion sur les littoraux sableux exposés.Au-delà de la faisabilité financière et technique d'une opération, le dimensionnement d'un projet de rechargement dépend principalement des objectifs fixés et de la dynamique morphosédimentaire de la zone à protéger (HAMM et al., 2002).La création d'une base de données de cartographie SIG constitue une part très importante d'un plan de gestion des sédiments qui a pour but de s'inscrire dans une démarche de Gestion Intégrée des Zones Côtières (GIZC) sur le long terme.En effet, ce type de base de données correspond à la fois à un des paramètres d'entrée pour l'élaboration d'un Plan de Gestion des Sédiments (PGS), mais permet également de définir des objectifs d'acquisition et d'amélioration des connaissances ainsi que de regrouper les différents retours d'expérience.Face aux nombreux enjeux présents sur le littoral d'Occitanie, notamment techniques, environnementaux, économiques et administratifs, la DREAL et la Région Occitanie, en accord avec les objectifs portés par le plan Littoral 21, ont décidé de porter la présente étude afin de disposer d'un PGS devant permettre : d'identifier les gisements de sédiments potentiels et les secteurs en érosion ; de prioriser les actions à mener en accord avec les principes et recommandations de la Stratégie Régionale de Gestion Intégrée du Trait de Côte (SRGITC).La synthèse et le recensement des données disponibles ont été réalisés à la suite d'une analyse bibliographique de l'ensemble des données utiles à la Gestion des Sédiments du Littoral de la Région Occitanie.Les données recueillies ont permis de mettre en évidence les différentes zones de gisements et les zones déficitaires.Les plages déficitaires en sable ont été priorisées à la suite de l'analyse de différents critères : typologie du littoral au sens de la Stratégie Régionale de Gestion du Trait de Côte, largeur de plage, évolution du trait de côte à long terme et court terme, évolution du bilan sédimentaire à court terme (LIDAR 2009(LIDAR , 2011(LIDAR et 2015)).Différents scénarios de rechargement massif ont été étudiés en vue de définir les volumes de besoin associés aux zones de rechargement prioritaires identifiées et aux 681 Thème 6 -Gestion durable des zones littorales et estuariennes gisements allochtones adaptés (zone d'accumulation de la flèche de l'Espiguette et future zone de clapage issus de l'extension du port Régional de Port-La-Nouvelle).In fine, une étude de faisabilité technique, juridique et financière a été réalisée pour alimenter les réflexions opérationnelles des futures stratégies locales de gestion de la bande côtière du littoral d'Occitanie.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.031
Threshold uncertainty score0.061

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.209 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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