Mapping the city's trajectories to cool the city and better resist heat waves
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. During the months of July and August 2021 and 2022, numerous climatic disturbances such as heat domes in Canada, floods and landslides in Belgium, Germany, Turkey, China as well as giant fires in Russia and Greece have marked the news and people’s minds. Climate inertia and the complexity of changing the world’s energy model make it necessary to adapt territories to limit the impacts of the changes that are underway. However, if the speeches on the urgency to act to cool the cities have become omnipresent, the implementations of solutions seem limited, and some territories even seem to be going in the opposite direction by massively artificializing the edges of urban areas. The objective of the FreshWay research project is to identify and analyse planning and implementation on the ground to combat summer heat waves and to represent the adaptation trajectories of cities. The first information that is questioned is the evolution of urban vegetation insofar as plants provide shade and allow cooling through the process of evapotranspiration. The paper presents the required information and the data model, cases study, the process to integrate data, the choice of indicators and the construction of trajectories from different perspectives for the municipality of Castelnau-le-lez, Sarcelles and Pontault-Combault, and at different level of details.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».