L’adaptation de la gestion des espaces naturels urbains aux changements de la variabilité climatique régionale : exemple de Paris et Montréal
Notice bibliographique
Résumé
Cette contribution vise à exposer les places respectives de l’adaptation au changement climatique et de la biodiversité dans la conduite des politiques de ville durable au travers de deux études de cas situées à Paris et à Montréal (Canada). Ce travail d’enquête a été conduit grâce à la réalisation d’entretiens semi-dirigés auprès de responsables de la Ville de Paris et de celle de Montréal. Il s’agit bien, plus précisément, de déceler l’existence de liens entre la gestion des parcs et jardins et l’adaptation aux changements climatiques. Cette analyse de contenu des entretiens tente d’expliciter les différences entre les politiques menées par les villes de Paris et Montréal, sachant que, dans le cadre de cet article, nous nous contenterons d’en ébaucher les prémices. Pour y parvenir, nous nous concentrerons sur les récits d’acteurs, leurs constats concernant l’évolution du climat dans le cadre de leurs activités ordinaires, sur les réflexions engendrées et sur les réponses apportées. Les propos recueillis montrent que l’adaptation de la gestion des espaces naturels urbains aux changements de variabilité climatique s’appuie sur la priorité donnée aux espèces végétales indigènes considérées les mieux appropriées aux conditions biophysiques régionales.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».