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Record W1989287548 · doi:10.4000/vertigo.11841

L’étude des microclimats urbains : champ de recherche à l’interface entre climatologie, urbanisme et génie-civil

2012· article· fr· W1989287548 on OpenAlexvenueno aff
Marjorie Musy

Bibliographic record

VenueVertigO · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicUrban Heat Island Mitigation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cette contribution, nous positionnons le champ de recherche qui concerne l’étude des microclimats urbains par rapport aux problématiques actuelles du développement urbain durable et par rapport aux champs de recherche voisins. En effet, pour proposer des solutions en réponse au changement climatique, ce champ de recherche doit aborder ses objets de recherche (forme urbaine, occupation des sols, trame verte, activités humaines, etc.) différemment. Par ailleurs, dans un contexte de développement durable, ces objets sont maintenant étudiés comme étant au croisement de multiples enjeux environnementaux, sociaux et économiques. Nous explorons ces échanges entre disciplines en nous intéressant plus particulièrement au cas de l’objet de recherche que constituent les trames vertes. Dans un premier temps, nous expliquons en quoi les trames vertes intéressent les sciences du microclimat urbain. Nous faisons à cette occasion un point sur les connaissances actuelles du rôle climatique des trames vertes et les perspectives de recherche. Ces perspectives mettent en évidence la nécessité qui s’impose aux chercheurs de disposer de connaissances, méthodes et techniques venant d’autres champs disciplinaires. Nous explicitons certains des points d’articulation avec la géomatique, la biologie végétale, l’hydrologie, etc., occasionnés par cet objet d’étude. Nous montrons également en quoi les connaissances issues de la micro-climatologie urbaine peuvent être utiles dans d’autres domaines.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.301
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.008

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.

Opus teacher head0.084
GPT teacher head0.319
Teacher spread0.235 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2012
Admission routes1
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