Cartographie et évaluation de la dynamique à court terme d'instabilités gravitaires de grandes ampleurs : exemple du massif de la Cristallère en haute Vallée d'Aspe (Pyrénées-Atlantiques, Nouvelle-Aquitaine, France) : apports des mesures de positionnement satellitaire et des observations aériennes par drone
Bibliographic record
Abstract
Depuis ces dernières décennies, peu de sujets de la géologie de l’ingénieur ont attiré autant l’attention de la communauté scientifique que ceux traitant des risques naturels et plus particulièrement des instabilités gravitaires de grandes ampleurs reconnues sous les termes de DSGSD (Deep Seated Gravitational Slope Deformation) et de DSL (Deep Seated Landslide). Basée sur un nombre limité de cas d’étude à l’échelle naturelle (couplage datation et surveillance récente), la dynamique temporelle à court terme reste l’un de leurs aspects les moins étudiés aujourd’hui. Nous avons choisi l’exemple du massif de la Cristallère, situé en haute Vallée d’Aspe dans les Pyrénées béarnaises, où le DSL de la Cristallère a été récemment identifié et analysé à partir de deux méthodes de datation.Dans la continuité de ce travail, notre première approche consiste à évaluer la dynamique temporelle à court terme des mouvements de ce versant à différentes échelles et à partir de différentes méthodes de positionnement par satellites (constellations GPS et GLONASS) : positionnement multistations RGP (Réseau Géodésique Permanent), statique géodésique avec pivot et statique rapide avec pivot. Nous insistons dans ce travail, compte tenu des résultats originaux obtenus, sur l’intérêt du différentiel GNSS (Global Navigation Satellite System) avec un pivot qui se doit d’être proche géographiquement des observations à mener afin d’assurer une précision suffisante (de l’ordre du cm).Les observations et l'exploitation des modèles numériques de terrain issues des relevés aériens à différentes échelles obtenus avec un drone du type « aile volante » constituent la deuxième approche de ce travail de recherche. Elles viennent compléter la cartographie du site et démontrer l’existence d’un DSGSD à partir d’une caractérisation géomorphométrique haute résolution et haute précision (de l’ordre du cm également) ; elles permettent d’affiner la délimitation du DSL de la Cristallère et de sa zone la plus active (Pène du Thès) et du DSL du Peilhou.À ces deux approches complémentaires (combinaison de données tridimensionnelles ponctuelles et surfaciques), s’ajoutent préalablement un relevé de terrain géologique etgéophysique (mesures structurales, tomographies de résistivités électriques et profils électromagnétiques Very Low Frequency) ainsi qu’une analyse des archives disponibles sur les ouvrages présents dans le versant instable, tels que la galerie drainante de la centrale hydroélectrique du Baralet et l’ancien tunnel ferroviaire du Peilhou.L’utilisation combinée de ces trois approches confirme que les mouvements profonds du massif de la Cristallère sont encore actifs avec un forçage sismique avéré : la prise de conscience du rôle que peut jouer le DSGSD est tout aussi fondamentale. Ainsi tous les ouvrages existants dans le massif, ou les projets d’aménagement ou de réhabilitation sur ce site doivent considérer l’existence d’une déstructuration, lente et progressive de l’ensemble du massif (DSGSD). Par ailleurs, la méthodologie développée dans ce travail se veut générale et peut être utilisée pour surveiller et suivre, à court et moyen terme, tous types de mouvement de terrain, et en particulier les glissements de terrain ou rocheux, profonds ou superficiels, lents ou rapides.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".