Requalification urbaine et justice environnementale : Quelle compatibilité ? Débats autour de la métamorphose de Lausanne
Bibliographic record
Abstract
La densification qualifiée s’est imposée comme réponse au sein des politiques publiques des villes suisses et plus largement européennes face aux conséquences écologiques lourdes de la métropolisation. Cependant, la réhabilitation urbaine – notamment au travers de la réalisation de « quartiers durables » – tend à engendrer des processus de polarisation sociale, laissant apparaître dans certains cas une profonde contradiction entre les dimensions sociales et écologiques du développement urbain. La mixité sociale est largement prônée comme solution pour diminuer les effets de ségrégation et d’éviction provoqués par les projets de réhabilitation urbaine sur les populations vulnérables. Or, un courant important de la littérature montre que les politiques publiques visant une mixité sociale n’ont pas atteint leurs objectifs. Notre propos est de montrer que pour articuler les dimensions sociales et écologiques du développement des territoires, il s’agit de réfléchir davantage en termes de justice environnementale qu’en termes de mixité sociale, ce qui implique un changement de l’échelle d’analyse et d’action publique. Si le concept de mixité n’a en effet de sens qu’à l’échelle du quartier, celui de justice environnementale invite à penser les polarisations sociales au minimum à l’échelle de la ville-centre, encore mieux, à celle de l’agglomération. L’article s’attache dans un premier temps à montrer quelles sont les questions sociales soulevées par les dynamiques d’urbanisation en Suisse, soit les processus de polarisation et de ségrégation sociales en général et de gentrification en particulier. Dans un deuxième temps, nous expliquons pourquoi les politiques de mixité sociale ne nous paraissent pas former une réponse satisfaisante aux inégalités territoriales identifiées. Cela nous amène à justifier la pertinence du concept de justice environnementale et à montrer, en prenant pour exemple les grandes transformations en cours à Lausanne – création d’un quartier durable et de nouvelles infrastructures de transports – en quoi l’application de ce concept invite à penser un nouvel agencement des priorités de l’action publique.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".