Progress in assessing resilience to climate-related flood risks thanks to a comparative study between two francophone methods
Notice bibliographique
Résumé
Urban resilience has now become an international imperative. Preparing, adapting and assisting urban territories in a resilient adaptation to climate risks is one of the modern challenges. However, the concept of resilience remains fuzzy, complicated to operationalize for local actors. Operationalization requires first of all the measurement of resilience levels. This measurement is done above all through the development of indicators. The indicators are often based on the analysis of the resilience of critical infrastructure. Questions of material resistance and return to service are the most frequent. Measuring the territory and the population in a holistic and systemic way is more complex. However, some approaches have co-developed indicators with local actors to measure and define urban resilience by integrating socio-economic, urban, technical and environmental dimensions. We will analyze here two approaches: one developed and tested on two French territories, the other developed and tested in municipalities of Quebec.What advances have been made in the development and application of urban resilience indicators in Francophone territories? What types of data are used and what are the geovisualization tools? What are the best choices to develop decision support processes with local actors? This comparison between the different methods and respective advances will allow to identify the most suitable practices for initiating and consolidating informed decision support and innovative practices in terms of urban resilience.
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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 | 0,016 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».