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Enregistrement W2580973899 · doi:10.4000/vertigo.18034

Modernité, anachronisme et ambivalence des risques et catastrophes naturelles à travers l’approche géohistorique

2016· article· fr· W2580973899 sur OpenAlexvenueno aff
Nancy Meschinet de Richemond

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les données historiques permettent de poser le problème de la prise en compte des risques naturels dans la gestion d’un territoire d’une manière originale. Le contexte culturel et historique de production des documents anciens portant sur les catastrophes naturelles demande à être interprété afin de préciser les évolutions qualitatives de ce qui ne s’appelle pas encore la vulnérabilité. Réduire la diversité historique des procédures d’aides aux sinistrés à une « indemnisation » peut être pédagogique, mais illustre un processus « d’épistémisation » (Chouquer, 2008) : la procédure d’aide peut facilement se réduire à sa dimension financière, aspect souvent considéré comme le plus important aujourd’hui. Mais ce n’était pas le cas au XVIIIe siècle en France. Le contexte, largement implicite, au sein duquel ces aides sont mises en place doit être précisé et interprété. L’approche géohistorique des risques est non seulement intéressante en soi pour détecter stéréotypes et anachronismes, mais permet également de réinterroger les pratiques contemporaines de gestion. Prendre en compte la diversité des faits et des représentations permet alors de s’interroger sur la dimension positive et créatrice du risque et de la catastrophe. Cette ambivalence du risque et de la crise est souvent revendiquée par les sinistrés comme créatrice de lien social à travers une gestion empirique et globale. Tout en voulant redonner sa place à une dimension positive des vulnérabilités, la notion de résilience n’empêche-t-elle pas l’intégration de cette dimension créatrice en contribuant à renforcer le cadre de pensée moderne fondé sur la coupure et l’hyperspécialisation ?

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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