L'approche hydrogéomorphologique : pratiques, valorisations et développement d'une méthode de cartographie des zones inondables
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".