Des modèles et simulations spatiotemporelles comme « objets intermédiaires » pour mettre en débat l’étalement urbain dans l’île de La Réunion
Bibliographic record
Abstract
Un dispositif partenarial mobilisant un outil de simulation paysagère, Ocelet, a été conçu comme support d’un exercice de prospective territoriale sur une intercommunalité de l’île de La Réunion où le mitage agricole représente un enjeu important. La démarche consiste à coconstruire, au sein d’une arène d’une vingtaine d’institutions, des scénarios d’évolution de l’étalement urbain. Pour favoriser ces interactions, des modèles contextualisés sont développés. Dans la démarche, le modèle remplit différentes fonctions au sein de l’arène, de l’initiation à la mise en débat de controverses. Les acteurs du projet s’opposent sur les facteurs concourant à l’étalement urbain et sur les moyens de le réguler. Si ces positions évoluent peu durant le projet, en revanche certaines visions ou certains partis pris ont pu être révisés. La démarche collaborative et le travail de prospective territoriale sont jugés de manière très positive par une large majorité de participants, pour leur rôle de moteurs d’apprentissage collectif.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".