Catastrophes dites naturelles, risques et développement durable : Utilisations géographiques de la courbe de Farmer
Bibliographic record
Abstract
L’article vise à montrer comment la courbe de Farmer permet de représenter à la fois les risques, les catastrophes dites naturelles et le développement durable. Elle peut aider à comprendre et à formaliser les relations qui peuvent exister entre ces notions, en s’appuyant sur les travaux de terrain que mènent les géographes. En effet, l’augmentation des catastrophes que présentent les bases de données comme EM-Dat n’est pas incompatible avec la notion de développement durable. Les politiques visant à augmenter la résilience des sociétés locales, et à réduire le niveau des dommages en cas de survenue d’un futur événement, apparaissent très compatibles avec les principes fondamentaux du développement durable. Ce qui n’empêche pas qu’elles produisent aussi de nombreux effets non désirés qui ne peuvent être totalement anticipés. Les géographes les identifient lors de leurs travaux de terrain. Ceci est très cohérent avec le fait que la courbe de Farmer soit considérée comme un moyen de représenter la complexité.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".