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Enregistrement W7120241836 · doi:10.60659/geotrope.2.2025.16

Abidjan à l’épreuve des effondrements d’immeubles

2025· article· W7120241836 sur OpenAlexaboutno aff
Amadou COULIBALY; Abou DIABAGATE; Somilan Venceslas TOURE

Notice bibliographique

RevueGEOTROPE · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and Rural Development Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnographyUrban districtQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La ville d’Abidjan connaît une recrudescence des effondrements d’immeubles, symptôme manifeste d’un dysfonctionnement de la gouvernance urbaine et de l’adoption de pratiques de construction inappropriées. Cette étude mobilise une méthodologie mixte articulant approches qualitatives et quantitatives : observation directe, entretiens semi-directifs, questionnaires, ainsi qu’analyses de tableaux statistiques et de cartes réalisées à l’aide de logiciels spécialisés (Excel et QGIS). Les résultats mettent en exergue une concentration notable des effondrements dans les communes très peuplées telles que Yopougon, Abobo et Treichville. Les multiples causes identifiées sont : l’usage de matériaux de mauvaise qualité, les défaillances techniques, le non-respect des normes de construction et la corruption institutionnelle. Les conséquences, quant à elles, sont particulièrement lourdes avec les pertes en vies humaines, les traumatismes psychologiques, l’insécurité résidentielle, la précarisation économique et le renforcement des inégalités sociales. Ce phénomène témoignant des défaillances structurelles de la construction des immeubles révèle la vulnérabilité croissante des citadins face aux risques urbains et appelle à une réforme en profondeur du secteur de la construction en milieu urbain. Mots-clés : Abidjan ; effondrement d’immeubles ; construction ; vulnérabilité urbaine

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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