Interdisciplinarité et outils réflexifs : vers une approche globale des trames vertes urbaines
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte actuel des changements climatiques et de l’urbanisation croissante, les villes font face à deux principaux défis : leur adaptation aux incertitudes climatiques émergentes et le maintien de la qualité du cadre de vie urbain. Les trames vertes urbaines ont le potentiel pour répondre à ce double défi. Cependant, ces objets complexes associant climat, ville et nature sont situés à la frontière entre plusieurs disciplines ; leur compréhension semble donc nécessiter des recherches interdisciplinaires associant, entre autres, climat, écologie, sociologie, géographie et politique. Parce que l’interdisciplinarité est une démarche complexe, cet article explore les contributions d’une démarche de réflexivité écrite et dialogique pour la mise en oeuvre de coopérations interdisciplinaires. Cette réflexivité double, sous la forme de ‘présentations standardisées’, de ‘cahiers du participant’, et de discussions entre les acteurs concernés, semble en effet : (1) faciliter la mise en lumière et la discussion de divergences au niveau des approches disciplinaires, des intérêts individuels, et des objectifs du projet, et (2) encourager les attitudes d’ouverture, de réciprocité et de coopération, et l’acceptation par les participants de la pluralité et de la complexité inhérentes à la problématique des trames vertes et des changements climatiques.
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 | 0.050 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.027 | 0.024 |
| Open science | 0.004 | 0.020 |
| Research integrity | 0.007 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".