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Enregistrement W2137901910 · doi:10.4000/vertigo.8682

Une méthode d’analyse pour mesurer l’impact  des documents d’urbanisme sur la maîtrise de l’étalement urbain : l’exemple de La Rochelle, France

2009· article· fr· W2137901910 sur OpenAlexvenueno aff
Frédéric Rousseaux

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Rochelle a connu durant la seconde moitié du vingtième siècle un accroissement important de sa population permanente et saisonnière. Depuis 1999, la ville est regroupée avec 17 autres communes dans une intercommunalité : la communauté d’agglomération de La Rochelle (CDA-LR). L’accroissement de population de la CDA-LR s’est manifesté par un fort étalement urbain, contraint par sa situation littorale. Cet étalement est aujourd’hui particulièrement marqué dans les communes périphériques de la CDA-LR qui reçoivent les habitants qui ne peuvent plus se loger à La Rochelle. Entre un littoral très attractif, mais sous pression car très réglementé et déjà très construit et un arrière-pays qui accueille de plus en plus d’habitants rejetés par le prix du foncier, la maîtrise de l’étalement urbain de la CDA-LR est un des enjeux du futur schéma de cohérence territorial (SCOT), actuellement en cours d’élaboration. Cet article propose une méthode d’analyse de cet étalement urbain. L’objectif est de reconstituer à l’aide de documents cadastraux numériques l’étalement de La CDA-LR des années 1950 à nos jours. La représentation de cette évolution est effectuée à l’aide d’outils de visualisation et d’analyses spatio-temporelles développés dans un système d’information géographique. Ces outils sont décrits dans une première partie. Ils présentent deux indices d’analyse de l’étalement urbain. Dans un second temps, ces indices sont confrontés aux documents d’urbanisme en vigueur afin de vérifier qu’il existe bien une cohérence entre les stratégies de limitation de l’étalement urbain de la collectivité et la réalité des constructions apparues sur le territoire.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,285 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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