Les défis liés à la prévention des désastres dans les aires métropolitaines : exemple de Givors dans l’aire métropolitaine lyonnaise (France)
Notice bibliographique
Résumé
Cet article reconstitue pourquoi les chercheurs et les gestionnaires qui se penchent sur la prévention des désastres dans les aires métropolitaines tendent à mobiliser de plus en plus des notions et des outils plus intégrateurs, plus systémiques. Il s’agit des notions de résilience, de panarchie, comme de leur contrepartie plus gestionnaire, que représentent les systèmes de gestion de la connaissance. Pour ce faire, l’article rappelle les remises en cause des notions et des outils de gestion concernant tant les villes que les risques. Elles poussent à plus admettre l’existence de la complexité. On en déduit le renouvellement en cours des politiques visant à gérer les risques et les villes, qui résulte d’un long processus de maturation. Ces processus de fond peuvent également être justifiés à partir d’une étude de cas empruntée à l’aire métropolitaine lyonnaise, avec l’exemple de Givors. On espère montrer comment ces notions et ces outils liés à la complexité peuvent trouver leur justification au moins partielle par les limites des politiques prévenant les désastres, enregistrées a posteriori et observables sur le terrain.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».