Une méthode d’analyse pour mesurer l’impact des documents d’urbanisme sur la maîtrise de l’étalement urbain : l’exemple de La Rochelle, France
Bibliographic record
Abstract
La Rochelle a connu durant la seconde moitié du vingtième siècle un accroissement important de sa population permanente et saisonnière. Depuis 1999, la ville est regroupée avec 17 autres communes dans une intercommunalité : la communauté d’agglomération de La Rochelle (CDA-LR). L’accroissement de population de la CDA-LR s’est manifesté par un fort étalement urbain, contraint par sa situation littorale. Cet étalement est aujourd’hui particulièrement marqué dans les communes périphériques de la CDA-LR qui reçoivent les habitants qui ne peuvent plus se loger à La Rochelle. Entre un littoral très attractif, mais sous pression car très réglementé et déjà très construit et un arrière-pays qui accueille de plus en plus d’habitants rejetés par le prix du foncier, la maîtrise de l’étalement urbain de la CDA-LR est un des enjeux du futur schéma de cohérence territorial (SCOT), actuellement en cours d’élaboration. Cet article propose une méthode d’analyse de cet étalement urbain. L’objectif est de reconstituer à l’aide de documents cadastraux numériques l’étalement de La CDA-LR des années 1950 à nos jours. La représentation de cette évolution est effectuée à l’aide d’outils de visualisation et d’analyses spatio-temporelles développés dans un système d’information géographique. Ces outils sont décrits dans une première partie. Ils présentent deux indices d’analyse de l’étalement urbain. Dans un second temps, ces indices sont confrontés aux documents d’urbanisme en vigueur afin de vérifier qu’il existe bien une cohérence entre les stratégies de limitation de l’étalement urbain de la collectivité et la réalité des constructions apparues sur le territoire.
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 | 0.023 | 0.063 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".