Harmoniser politiques sociale et environnementale : évaluation de l’impact d’une réhabilitation de quartiers défavorisés sur les émissions de CO2 liées aux déplacements
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse à l’impact environnemental, mesuré en termes d’émissions de CO2 d’un projet de réaménagement des quartiers du Mas du Taureau et du Pré de l’Herpe dans la banlieue nord de Lyon (Vaulx-en-Velin). Son objectif est de tester l’impact des relocalisations résidentielles liées à une politique de mixité sociale sur les émissions de CO2 liées à la mobilité quotidienne des habitants à différentes échelles. A l’échelle de l’agglomération, les émissions associées à la mobilité locale augmentent avec le revenu du ménage et l’éloignement du centre (en lien avec la croissance du taux de motorisation et des distances parcourues quotidiennement). A l’échelle du quartier, la recherche d’une meilleure mixité sociale conduit à une augmentation de l’émission mobilité locale: elle passerait de 0,515 tonnes à 0,74 tonnes par an et par personne. Enfin, suivant l’orientation des migrations résidentielles, l’émission mobilité des populations concernées peut baisser (cas d’une reconcentration des populations, avec un passage de 0,81 à 0,648 tonnes/pers/an.), comme elle peut augmenter (cas d’une migration tournée vers l’étalement urbain avec une augmentation de 0,515 à 0,822 tonnes).
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".