ST_Dump sur la dernière observation → 5 patches les plus proches dans 200km, exposés
dans /spots/{id}/score. SpotPanel affiche le nombre de patches et la distance+surface
de chacun sous forme de barres (échelle 0–100km).
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Expose breakdown {distance, density, velocity, trend} dans l'API /spots/{id}/score
(pour le score courant reconstruit depuis les champs stockés, et pour chaque horizon
avec confidence appliquée). Affiche les barres avec valeur/max dans le SpotPanel.
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- Symfony Scheduler (MainSchedule) : cron 0,6,12,18h UTC
- IngestionScheduleMessage + IngestionScheduleHandler : pipeline complet
ingestion → forecasts → impact scores pour toutes les zones Antilles
- messenger.yaml : transport scheduler_main + async Redis (rs971_async)
- entrypoint.sh : 2 workers en background (scheduler_main + async)
- GET /api/status : date/heure de la dernière observation
- SargassesMap : badge "Données du JJ/MM à HH:MM" en bas à gauche
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Avant : horizons = (1 - dist/50km) × 100 × confidence — échelle incomparable
avec le score now qui utilise distance(40) + densité(30) + vitesse(20) + tendance(10).
Après : même décomposition pour les 4 horizons, en passant currentDistanceKm
pour calculer la vitesse d'approche réelle par rapport à la position courante.
La confiance s'applique sur le score total (incertitude du modèle).
Résultat : si la sargasse s'éloigne à H+6, le score baisse. Si elle approche,
le score monte — mais atténué par la confiance du modèle (0.85 à H+6).
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Sans pondération, H+6 pouvait afficher 67 quand "now" était 34 car les
deux formules n'ont pas la même échelle. Multiplier par confidence (0.85
à H+6, 0.45 à H+48) rend les scores cohérents entre horizons : un risque
ne peut pas paraître croître si c'est juste l'incertitude qui augmente.
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symfony new crée son propre .git — supprimé pour intégrer
backend/ comme dossier ordinaire dans le monorepo.
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