Implementing Urban Resilience at the Local Level: Three Francophone Urban Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
Preparing for climate change and uncertainties associated with it has become the priority of urban territories. Among these climate risks, flood risk is the most expensive risk worldwide. Yet, local actors are struggling to operationalize the concept of resilience and to equip themselves to prepare and adapt their territories.Developing decision-making tools to support, guide and accompany territories in their adaptation is becoming an urgent and essential issue. Two decision support tools have been developed in France and in Quebec to increase the resilience of three territories at risk of river and coastal flooding. Located in the southwestern part of the province of Quebec, in the Laurentian region, and at the confluence of the North, Ouataouais and Saint-André rivers, the municipality of Saint-André -d'Argenteuil is particularly at risk. Faced with the severe flooding of 2017, the community has therefore embarked on a long-term resilience and adaptation process. The city of Avignon, in the south of France, is located at the confluence of the Rhône and Durance rivers. The numerous floods that the city has experienced has allowed the development of a risk culture, enabling the implementation of resilience strategies with local stakeholders. Finally, French Polynesia is extremely vulnerable to climate risks. The major floods of 2017, which paralyzed the territory, alerted and trained local actors in a search for adapted and long-term resilience strategies.We will analyze the issues of these territories, the two tools co-developed with local actors, their respective contributions and their limits. Finally, we will question the potential genericity of the tools and their capacity to support different types of territories and local actors over the long term.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».