Les trames vertes urbaines et l’adaptation au changement climatique : perspectives pour l’aménagement du territoire
Notice bibliographique
Résumé
Face à l’inéluctabilité des impacts liés au changement climatique (CC), il apparaît nécessaire d’adapter les milieux urbains avec l’objectif principal de réduire la vulnérabilité de leur territoire et de leur population. La végétalisation urbaine est une des actions les plus régulièrement mises en l’avant en matière d’« adaptation » aux effets du changement climatique, notamment pour lutter contre l’aggravation du phénomène d’îlots de chaleur urbain. À ce même titre, les Trames Vertes Urbaines (TVU) apparaissent comme des mesures possibles d’adaptation des villes au changement climatique, en contribuant également à la mise en place progressive d’un développement durable urbain. Néanmoins, la fabrique d’une ville viable doit répondre simultanément à de nombreux défis (en termes sociaux, énergétiques, écologiques, de résilience…), impliquant des approches transversales et intégrées, encore largement à inventer. En croisant les enjeux liés à la mise en œuvre de TVU et les impératifs d’une anticipation des effets du CC, cette contribution souhaite mettre en lumière des convergences identifiables entre ces objets d’action collective émergents, mais également les arbitrages délicats en termes de choix présents et futurs qu’implique toute action sur la ville.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».