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Enregistrement W1989287548 · doi:10.4000/vertigo.11841

L’étude des microclimats urbains : champ de recherche à l’interface entre climatologie, urbanisme et génie-civil

2012· article· fr· W1989287548 sur OpenAlexvenueno aff
Marjorie Musy

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans cette contribution, nous positionnons le champ de recherche qui concerne l’étude des microclimats urbains par rapport aux problématiques actuelles du développement urbain durable et par rapport aux champs de recherche voisins. En effet, pour proposer des solutions en réponse au changement climatique, ce champ de recherche doit aborder ses objets de recherche (forme urbaine, occupation des sols, trame verte, activités humaines, etc.) différemment. Par ailleurs, dans un contexte de développement durable, ces objets sont maintenant étudiés comme étant au croisement de multiples enjeux environnementaux, sociaux et économiques. Nous explorons ces échanges entre disciplines en nous intéressant plus particulièrement au cas de l’objet de recherche que constituent les trames vertes. Dans un premier temps, nous expliquons en quoi les trames vertes intéressent les sciences du microclimat urbain. Nous faisons à cette occasion un point sur les connaissances actuelles du rôle climatique des trames vertes et les perspectives de recherche. Ces perspectives mettent en évidence la nécessité qui s’impose aux chercheurs de disposer de connaissances, méthodes et techniques venant d’autres champs disciplinaires. Nous explicitons certains des points d’articulation avec la géomatique, la biologie végétale, l’hydrologie, etc., occasionnés par cet objet d’étude. Nous montrons également en quoi les connaissances issues de la micro-climatologie urbaine peuvent être utiles dans d’autres domaines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,008

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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