L’adaptation de la gestion des espaces naturels urbains aux changements de la variabilité climatique régionale : exemple de Paris et Montréal
Bibliographic record
Abstract
Cette contribution vise à exposer les places respectives de l’adaptation au changement climatique et de la biodiversité dans la conduite des politiques de ville durable au travers de deux études de cas situées à Paris et à Montréal (Canada). Ce travail d’enquête a été conduit grâce à la réalisation d’entretiens semi-dirigés auprès de responsables de la Ville de Paris et de celle de Montréal. Il s’agit bien, plus précisément, de déceler l’existence de liens entre la gestion des parcs et jardins et l’adaptation aux changements climatiques. Cette analyse de contenu des entretiens tente d’expliciter les différences entre les politiques menées par les villes de Paris et Montréal, sachant que, dans le cadre de cet article, nous nous contenterons d’en ébaucher les prémices. Pour y parvenir, nous nous concentrerons sur les récits d’acteurs, leurs constats concernant l’évolution du climat dans le cadre de leurs activités ordinaires, sur les réflexions engendrées et sur les réponses apportées. Les propos recueillis montrent que l’adaptation de la gestion des espaces naturels urbains aux changements de variabilité climatique s’appuie sur la priorité donnée aux espèces végétales indigènes considérées les mieux appropriées aux conditions biophysiques régionales.
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 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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".