Les dimensions spatiales et territoriales de la gestion de crise à Lima
Bibliographic record
Abstract
Les questions posées par la gestion d’une crise majeure sur un territoire urbain, comme celle que pourrait provoquer un séisme ou un tsunami de grande amplitude à Lima, constituent une problématique peu abordée par la géographie. C’est pourquoi l’équipe de recherche PACIVUR de l’IRD, dans le cadre du projet SIRAD, a posé l’hypothèse que la gestion d’une situation de crise sur un territoire consistait, d’un point de vue spatial et territorial, à mettre en relation les lieux affectés par la catastrophe et les lieux qui disposent des ressources permettant de secourir les premiers. À partir de cette hypothèse, la recherche réalisée à Lima a consisté à construire une base de données géoréférencées sur les ressources de gestion de crise, puis à analyser leur vulnérabilité et leur répartition sur le territoire par rapport à la localisation des espaces les plus vulnérables (qui auront donc potentiellement besoin de secours). Cette approche permet d’identifier les lieux critiques lors d’une situation d’urgence et de mettre à jour la vulnérabilité du système de gestion de crise.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".