Cartographie prospective d’évolution du trait de côte et des risques de submersion dans le contexte du changement climatique : une méthode appliquée au littoral du nord de la France
Bibliographic record
Abstract
Le changement climatique étant susceptible d’avoir des impacts majeurs sur les côtes basses, notre capacité à évaluer les conséquences des aléas littoraux dans le futur est un élément essentiel dans la prévention des risques littoraux. Cet article présente des exemples de l’application d’une méthode destinée à estimer la position future du trait de côte et à cartographier les zones à risque de submersion à l’horizon 2065, en prenant en compte l’élévation future du niveau marin, au niveau de deux communes du littoral du nord de la France où des habitations sont déjà menacées par l’érosion ou la submersion marine. Les résultats obtenus montrent que l’érosion représente le risque majeur sur un des deux sites étudiés où la majeure partie d’un lotissement pourrait disparaitre d’ici 2065 si rien n’est fait pour limiter l’érosion du littoral. Bien que la submersion marine constitue la principale menace sur le deuxième site d’étude, c’est l’érosion côtière qui augmentera, à terme, les risques de submersion des habitations en réduisant la largeur du cordon dunaire qui en assure la protection. La comparaison de nos résultats avec les cartes des aléas produites par les services de l’État fait apparaitre des différences sensibles qui s’expliquent par le fait que le risque d’érosion n’a pas été pris en compte dans les Plans de prévention des risques littoraux (PPRL) des deux communes considérées, ce qui pose la question de la validité de zones à risque définies sans prendre en compte l’évolution future probable du trait de côte.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 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".