Quelle image de la ville pour un projet de développement urbain durable ? L’exemple d’Aubervilliers
Bibliographic record
Abstract
Il est bien connu que, en aménagement urbain, les images sont utilisées pour porter à connaissance les projets urbains, mais aussi pour accroître l’efficacité de la décision politique. Le rôle de l’image comme support d’objectifs variés en aménagement urbain est bien étudié. Actuellement, la montée en puissance du développement durable dans les politiques publiques territoriales en fait aussi un argument au service des projets urbains. Prenant appui sur la réglementation, les efforts de certification, les projets économiques, sociaux, politiques et d’aménagement utilisent les enjeux des impacts environnementaux et de la question du développement durable. L’image du développement durable accompagne donc celle du projet urbain devenant un argument primordial. En France comme dans d’autres pays et spécifiquement dans les banlieues anciennement industrialisées des grandes agglomérations comme l’agglomération parisienne, les projets urbains sont en plein essor. Cet article vise à explorer comment une commune de la banlieue parisienne, Aubervilliers qui s’intègre à la croissance urbaine générale, arrive à orienter ses propres projets urbains et comment l’image du développement durable constitue l’argument de ces politiques publiques. À travers cet exemple, l’enjeu consiste à s’interroger sur la place du développement durable dans les outils de l’aménagement urbain.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; 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".