Vivre avec les industries ? La prise en compte du risque industriel majeur dans les pratiques d’aménagement
Bibliographic record
Abstract
Les propos contenus dans cet article se fixent pour objectif de questionner sous un angle particulier la cohabitation entre la ville et son industrie. Est-il possible aujourd’hui de concevoir le « vivre avec » certaines industries dans des milieux densément urbanisés ? Certains établissements industriels peuvent en effet être sources de risques majeurs et il existe plusieurs familles de réponses mobilisables pour y faire face. Dans un premier temps, cette entrée sera mobilisée sur deux terrains particuliers, celui de Montréal-Est dans l’agglomération montréalaise d’une part, et celui de Vitry-sur-Seine en Île-de-France d’autre part. Ces deux villes sont occupées par des dépôts pétroliers potentiellement dangereux. Bien que certaines réponses puissent se ressembler, une différence apparaît en matière de maîtrise de l’urbanisation, à laquelle le second temps de l’article apportera des éléments d’éclaircissement et d’explication. Dans un troisième temps, la focale sera portée sur les deux dépôts pétroliers étudiés. Malgré les différences existantes, la réponse dite de « maîtrise de l’urbanisation » peut faire l’objet de limites si bien qu’elle apparaît complexe et difficile à mettre en œuvre. C’est par conséquent une réflexion sur la place de l’industrie dans les milieux urbains très denses qui est proposée au regard de ces deux situations. Il semble pourtant difficile d’envisager le départ des établissements industriels, voire de recréer des « vides » autour d’eux. Cet article invite donc à s’interroger sur les réponses qui constitueraient des orientations permettant de favoriser le « vivre avec ».
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".