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Record W2003140860 · doi:10.4000/tem.2614

Vivre avec les industries ? La prise en compte du risque industriel majeur dans les pratiques d’aménagement

2014· article· fr· W2003140860 on OpenAlexaboutno aff
Jean-Christophe Blésius

Bibliographic record

VenueTerritoire en mouvement · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 ».

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.109
Threshold uncertainty score0.216

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.002

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.223 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations3
Published2014
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