Ergonomie spatiale pour territoires résilienciels : approches et perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Le recours à l’ergonomie spatiale dans la problématique de résilience repose sur l’hypothèse maîtresse que la capacité d’un territoire à récupérer ses fonctions de base après une catastrophe dépend de son niveau de performance globale déjà présent en période normale à mettre à disposition des ressources (au sens large : services, activités, ravitaillement, communication, etc.). Il s’agit ainsi de modéliser le système de contraintes spatiales, fonctionnelles et de coûts/effort, conditionnant, à différentes échelles d’espace et de temps, la mobilisation des ressources d’un territoire, par sa population et par ses acteurs décideurs, en situation ordinaire et en situation dégradée. Nous présentons ici une première exploration sur la capacité qu’offre le rapprochement « ergonomie spatiale/résilience territoriale » à produire des outils de diagnostic pour aider au développement d’une gestion résiliente. La démarche méthodologique pour analyser et cartographier un degré d’ergonomie spatiale au sein d’un territoire sera présentée à travers un exemple expérimental sur l’Eurométropole de Strasbourg. L’ensemble de la démarche a pour but de construire une information de synthèse qui puisse aider à définir un schéma innovant en matière d'organisation et de fonctionnement résilients.
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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».