L’étude des microclimats urbains : champ de recherche à l’interface entre climatologie, urbanisme et génie-civil
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.015 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".