Bibliographic record
Abstract
S’il est bien connu que la végétation peut affecter l’érosion, le dépôt de sédiments et l’évolution à long terme du relief, la nature de cette interaction et la manière dont elle devrait être modélisée ne sont pas manifestes et peuvent dépendre du site d’étude. Comprendre les modes d’action de la végétation est indispensable pour interpréter les formes actuelles du paysage et reconstituer l’histoire de l’érosion d’une part, et pour prédire les dynamiques érosives et morphologiques de ces systèmes dans un contexte de changement climatique global d’autre part. L’objectif de la thèse est d’identifier la nature et l’amplitude de l’impact de la végétation sur l’érosion dans le cadre des terrains marneux de l’Observatoire de Draix-Bléone. Nous avons travaillé sur deux bassins de l’Observatoire de taille et de lithologie similaires mais possédant une couverture végétale contrastée : le Laval, principalement dénudé, et le Brusquet, entièrement reboisé à la fin du XIXème siècle dans le cadre de travaux de restauration entrepris sur les Alpes-de-Haute-Provence. Dans un premier temps, nous avons mené une analyse morphométrique afin d’investiguer les liens entre des indicateurs caractérisant la morphologie des bassins et la végétation. L’analyse met en évidence un lien prépondérant entre pente et végétation. Dans un second temps, afin de rendre compte de ce couplage fort entre la végétation, la topographie et l’érosion, nous avons construit un modèle d’évolution géomorphologique avec la librairie Landlab et introduit l’effet de la végétation dans ce modèle. Nous avons employé une procédure de calibration de type leave-one-out" et de validation croisée afin de calibrer et de tester simultanément l’efficacité des prédictions du modèle. Le modèle est forcé avec les séries chronologiques de crues observées sur les deux bassins versants. Les résultats des simulations indiquent que les processus de transport sur versants dépendent fortement de la couverture végétale, alors que les processus de transport dans le réseau de drainage ne semblent pas être affectés par la présence de végétation. En outre, le modèle permet d’apporter un éclairage nouveau et de conclure que, sur ce site d’étude, la végétation agit principalement sur l’érosion en réduisant l’érodabilité du sol, donc en augmentant sa cohésion, plutôt qu’en réduisant le ruissellement de surface. Enfin, le modèle ainsi que la méthodologie proposés dans ce travail de thèse, constituent un outil intéressant pour la quantification et l’évaluation des opérations de revégétalisation et de reboisement antérieures ainsi que orienter de futurs travaux de restauration.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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 teacher head, 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".