Adaptation aux changements climatiques et trames vertes : quels enjeux pour la ville?
Bibliographic record
Abstract
Face aux menaces liées au changement global, dont le réchauffement climatique est une manifestation, et au moment où la population urbaine dépasse en nombre la population rurale, une nouvelle gestion de l'espace urbain se met en place. Celle passe notamment par la (re)qualification des espaces verts, auxquels on assigne le rôle d’être à la fois des pourvoyeurs de systèmes écosystémiques et des lieux où les citadins renouent avec la « nature ». Que ces espaces verts soient considérés comme paysage culturel ou comme infrastructure urbaine, ils apparaissent comme un nouveau terrain d’investigation à toutes les échelles d’intervention. Associer le climat, l’urbain et la nature dans une même réflexion devient aujourd’hui un enjeu majeur. Les articles de ce Hors-série de [VertigO], coordonné par Philippe Boudes (LADYSS; Gis Climat) et Morgane Colombert (École des Ingénieurs de la Ville de Paris), vous invitent à cette réflexion portée dans le cadre du programme de recherche Changement Climatique et Trame Verte urbaine du Groupement d’intérêt scientifique Climat Environnement Société.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".