L’atelier « H » ou la représentation de l’adaptation dans l’élaboration du plan climat de Paris
Bibliographic record
Abstract
L’adaptation aux changements climatiques est une dimension de plus en plus prise en compte dans le domaine aussi bien politique que scientifique, mais sa mise en pratique demeure encore parcellaire. Le cas se présente notamment en milieux urbains des pays riches qui présentent pourtant une forte vulnérabilité face aux aléas climatiques à travers leur densité de population et d’activités économiques. Le Plan Climat de Paris élaboré en 2006 par le biais d’une démarche participative comporte un chapitre sur l’adaptation réalisé à partir du compte-rendu final de l’atelier de travail responsable de traiter ce thème (atelier "H"). L’article présente les résultats de l’étude rétrospective effectuée auprès des organisateurs (municipal et privé) du Plan Climat, des observateurs et des participants présents à l’atelier "H", lesquels montrent la difficulté d’arriver à une représentation collective claire à la fois de la définition de l’adaptation et des enjeux que cela implique lors de sa mise en œuvre dans un milieu urbain comme Paris. Parmi les obstacles principaux à cette compréhension, on retrouve l’émergence de la prise de conscience face à la problématique des changements climatiques, l’ambiguïté sémantique du terme « adaptation » et le chevauchement des notions de mitigation et d’adaptation.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 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".