Freins et leviers pour l’installation de jardins en bord de voies
Notice bibliographique
Résumé
Prenant le contre-pied d’une posture visant à « réparer » les territoires détruits par les infrastructures de transport, nous investiguons les potentiels de développement urbain inhérents aux situations routes/jardins. Les territoires de bord de route possèdent leurs propres règles qui pourraient informer une manière de produire autrement la ville. Perçue depuis un véhicule personnel ou un transport en commun la nature en bord de voie, et en particulier la nature domestiquée des collectifs de jardins, compose des paysages inédits : chaotiques, colorés, texturés, précaires, changeants au gré des saisons et des années, patinés par le temps. Mais comment sont-ils vécus de l’intérieur par ceux qui les modèlent au jour le jour et aussi par ceux qui s’y promènent? Nos travaux apportent des éléments de réponse à cette question à travers une enquête de terrain en France (Département de l’Isère 38 et Région Ile-de-France), au Portugal (Lisbonne) et aux États-Unis (San Francisco, Californie). Cette enquête rend compte de ces milieux jardinés en bord de voie en privilégiant les dimensions sonore, paysagère et sociale. Ces jardins se révèlent parfois remarquables depuis l’intérieur, mais qu’en est-il de leur environnement? En parallèle à cette analyse perceptive et usagère, une analyse environnementale est menée afin d’évaluer la contribution des jardins à la biodiversité fonctionnelle (continuités écologiques) et spécifique (nombre d’espèces) et d’estimer leur degré de pollution (air, sols et végétaux) et son impact sur les jardiniers et les promeneurs. Enfin si ces milieux constituent des lieux de prises pour les habitants ordinaires, promeneurs et jardiniers, qui y trouvent la possibilité d’inventer et de façonner leur quotidien, qui décident et comment du devenir de ces paysages et milieux jardinés? Quelle place et posture(s) les professionnels de la route et des territoires urbains occupent-ils et adoptent-ils en matière de jardins de bord de voies? Des pistes d’actions collaboratives entre acteurs des infrastructures et des territoires locaux sont explorées, et argumentées par les enjeux et critères traversant les facteurs d’ambiances, écologiques et de pollution mis en évidence dans le cours de ces recherches.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».