Le climat et la ville : la nécessité d’une recherche croisant les disciplines
Bibliographic record
Abstract
De l’observation du climat urbain à la modélisation plus ou moins fine des phénomènes physiques en jeu, les climatologues ont pu décrire et comprendre avec de plus en plus de précision la formation du climat urbain. Si les premiers travaux étaient avant tout consacrés à l’îlot de chaleur urbain observé globalement sur toute l’agglomération, les climatologues se sont progressivement intéressés à d’autres paramètres climatiques (pluviométrie, vent, etc.) puis à des échelles inférieures à la ville mettant ainsi en exergue l’importance de la géométrie urbaine et des matériaux de construction. La climatologie urbaine est aujourd’hui un domaine de recherche investi à la fois par les climatologues et les géographes, mais également par les architectes et les urbanistes. Ceci permet de mettre en place une démarche pluridisciplinaire et d’intégrer à la pratique de l’aménagement urbain et de l’architecture des éléments de climatologie urbaine. Climatologues, géographes et aussi urbanistes et architectes réfléchissent ainsi ensemble ou parallèlement à l’intérêt de prendre en compte le climat urbain dans l’aménagement, l’urbanisme et l’architecture. Plus que le développement de nouveaux outils permettant de prendre en compte le climat urbain dans la conception urbaine, il s’agit aujourd’hui d’abord de promouvoir et d’organiser une meilleure synergie entre les différentes actions menées en faveur de l’environnement. Les trames vertes urbaines en sont un bel exemple. Initialement mises en œuvre pour favoriser les flux d’espèces animales et végétales et donc la biodiversité, elles peuvent également améliorer la qualité climatique des espaces quand il s’agit d’espaces verts ou de végétation.
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 | 0.001 | 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 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".