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L'approche hydrogéomorphologique : pratiques, valorisations et développement d'une méthode de cartographie des zones inondables

2014· dissertation· W7144164156 on OpenAlexaboutno aff
Antonin Montané

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEnvironmental Science
TopicGroundwater and Watershed Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNorth seaCoastal zoneWestern europePilotage

Abstract

fetched live from OpenAlex

La connaissance de l’aléa inondation est un enjeu croissant pour la gestion du risque inondation. En France, afin de répondre à la demande des pouvoirs publics de cartographier les zones inondables, la cartographie hydrogéomorphologique émerge. Cette approche naturaliste, développée durant les années 1980, se propagea dans une large partie du Sud de la France. Aujourd’hui, la cartographie hydrogéomorphologique est une méthode reconnue pour sa fiabilité, mais elle stagne en termes d’applications et de développement dans de nouveaux territoires. Afin d’améliorer la connaissance de la prise en compte de la cartographie hydrogéomorphologique dans un cadre règlementaire, une analyse de 282 PPRI a été menée. Cette analyse a permis de dégager les modalités de prise en compte de la cartographie hydrogéomorphologique, mais également d’émettre des hypothèses sur les raisons de leur développement. La réalisation de MNZI (Modèle Numériques de Zones Inondables) sur des cours d’eau français et canadiens, a permis de mettre en avant l’adaptabilité de la cartographie hydrogéomorphologique à des contextes physiques différents, mais aussi d’apporter une réponse à la demande de prise en compte de cartographie de crue extrême de la Directive Inondation. L’évolution cartographique proposée dans ce travail comprend une réflexion autour de la légende des AZI, mais aussi sur le concept de cartographie positive. A travers les aspects cartographiques, règlementaires et géomorphologiques abordés, nous finissons par proposer un modèle de développement de la cartographie hydrogéomorphologique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.201
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.253 · 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 teacher head, not a consensus.

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
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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