Le rôle des infrastructures naturelles pour la gestion des eaux de ruissellement et des crues dans un contexte d’adaptation aux changements climatiques
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente une recension des écrits sur les infrastructures naturelles (IN) comme moyen d’adaptation aux changements climatiques, en prenant pour exemple la gestion des eaux de ruissellement et des crues. Une revue d’études de cas permet d’apprécier le potentiel des IN comme solution de rechange aux approches reposant sur des infrastructures conventionnelles dites grises. En effet, les approches d’aménagement du territoire urbain et périurbain qui intègrent les IN valorisent la production de services écosystémiques afin d’améliorer la résilience des villes et l’adaptation aux changements climatiques, avec comme objectif ultime de trouver des solutions durables et efficaces aux nouvelles conditions climatiques. Cet article propose des balises conceptuelles afin de mieux évaluer le potentiel des IN et la faisabilité de leur mise en oeuvre. Nous présentons une revue de cas d’implantation d’IN en regard de leur rapport coût-efficacité, de leur résilience et de leur capacité à concilier des intérêts souvent divergents entre les sphères sociales, économiques et environnementales.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».