Le tourisme balnéaire de la commune de Diembéring (Basse Casamance, Sénégal) face à l’érosion côtière
Bibliographic record
Abstract
La commune de Diembéring concentre différentes structures d’hébergement sur son littoral qui font face aux menaces de l’érosion côtière. Face à cette problématique d’actualité, cette contribution a pour objectif d’analyser l’impact de l’érosion côtière sur le tourisme balnéaire en Basse-Casamance, Sénégal. Cette étude s’appuie sur une approche cartographique qui a permis de calculer les taux de variation du trait de côte et d’analyser le niveau d’exposition des structures d’hébergement. Les résultats obtenus en comparant les données de 1979 et 2022 montrent que l’érosion côtière est devenue une sérieuse menace avec la réduction prononcée de la plage de -511,9 ha, de la végétation côtière de -670,8 ha et surtout de 14 % des infrastructures hôtelières qui sont à moins de 50 mètres du trait de côte. Á l’hôtel Bar de la mer, certaines bases des bâtiments sont de nos jours sapées par les vagues. Á ce rythme, les plus grands hôtels risquent d’être envahis par la mer malgré les efforts fournis. La menace est également notée au niveau de l’hôtel Hibiscus de Cabrousse malgré les moyens considérables déployés pour contrer les eaux. Face à ces contraintes, des stratégies d’adaptation sont mises en place, mais elles tardent à produire leurs effets, ce qui fait que les acteurs jugent qu’elles sont inefficaces.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".