Territoires en crise : une résilience urbaine aux crises industrielles est-elle possible ? Analyse et bilan de l’évolution de l’occupation des sols à Fukushima (2011-2023)
Notice bibliographique
Résumé
La reconstruction à Fukushima propose un modèle de résilience post-accident nucléaire qui n’existe nulle part au monde. Les implications de cette reconstruction, présentée comme une aubaine, sont néanmoins nombreuses, tant sur le plan environnemental qu’humain. Elle implique des choix drastiques qui s’inscrivent profondément dans le paysage, sans pour l’heure, générer la dynamique escomptée. L’implantation de photovoltaïque à grande échelle est également interrogée, tout autant que l’installation, incitée par les autorités, d’une nouvelle population dans des territoires encore contaminés. Dans cet article, nous revenons sur la nature de ces choix, leurs motivations et leurs conséquences, par le biais d’analyses quantitatives et qualitatives permises par un accès mensuel au terrain depuis le temps T0. Une approche géo-ethnographique, nous permet d’embrasser la complexité des facteurs en jeux. Outre les interviews régulières des habitants, mais également des acteurs de la reconstruction, une cartographie (dont la méthodologie est précisée dans un paragraphe dédié) a été élaborée afin de rendre compte visuellement des transformations observées sur le terrain et d’en faciliter l’analyse.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».