Risque inondation dans le Grand Paris : la résilience est-elle un concept opératoire ?
Bibliographic record
Abstract
Le Grand Paris n’est pas à l’abri d’une inondation majeure par débordement de la Seine et de la Marne qui réduirait durablement son attractivité et sa compétitivité. La résilience urbaine aux inondations apparait comme une alternative nouvelle aux politiques locales de gestion des risques d'inondation, encore très centrées sur la protection hydraulique contre les crues. Une stratégie métropolitaine basée sur la résilience suppose néanmoins acceptation du risque et anticipation, en particulier en matière d’aménagement du territoire. Le concept de résilience, désormais très développée en géographie des risques, est cependant encore méconnu des praticiens. Les maîtres d’ouvrages sont peu familiers avec le risque d’inondations. Ils en limitent l’importance et la réduisent souvent à un problème technique. Les concepteurs y sont plus sensibles que par le passé, mais ils peinent à concilier cet enjeu avec les priorités des maîtres d’ouvrages (habitat, transport…), et ce, alors que beaucoup de terrains mutables sont localisés en zone inondable dans le Grand Paris.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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 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".