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Record W2566506616

L'analyse fractale : un outil d'écologie industrielle

2016· article· fr· W2566506616 on OpenAlexaboutno aff
Pierre-Alexandre Guillemette

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicLand Use and Ecosystem Services
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La recherche d'une société plus soutenable est un exercice complexe qui demande un changement de paradigme dans toutes les sphères de la société. La compréhension et le développement de nouvelles organisations spatiales des systèmes urbains sont un axe majeur de la transition vers un monde plus soutenable. La complexification des systèmes urbains par une densification et une approche multifonctionnelle est considérée comme un élément important du développement de villes plus soutenables. La nature géométrique complexe, non euclidienne des villes vient toutefois généralement limiter les capacités d’optimisation spatiale de ces systèmes. Il est ainsi difficile de créer des liens entre les divers projets individuels et les coordonner en système pour arriver à réduire l’impact environnemental des activités humaines.
\n
\nPour évaluer la complexité des organisations spatiales des trames urbaines, les outils issus de la géométrie fractale ont été appliqués aux arrondissements Villeray-Saint-Michel-Parc-Extension et Rivière-Des-Prairies à Montréal. Ils ont également été appliqués en Suisse sur 4 communes : Lausanne, Ecublens, Crissier et Jouxtens-Mézery. Les résultats permettent de comparer différentes informations sur un ou plusieurs territoires. Une dimension fractale plus élevée indique une occupation du territoire plus grande. Les mesures de la lacunarité viennent compléter les mesures en décrivant l’homogénéité. La valeur de l’écart-type de la lacunarité indique la distribution de l’homogénéité. La combinaison de l’étude des systèmes de transports Lausannois et de la morphologie urbaine correspondante a ainsi permis de voir les relations qui existent entre la forme urbaine et les systèmes sociotechniques. Trois différentes niches sociotechniques urbaines ont pu être identifiées dans l’agglomération Lausannoise. Les communs périphériques avaient une lacunarité et des écarts types plus importants que les quartiers centraux.
\n
\nL’analyse fractale permet d’effectuer, sur une base quantitative, une évaluation de l’hétérogénéité des composantes urbaines. L’hétérogénéité est un facteur de qualité de vie urbaine, de soutenabilité et de développement des symbioses industrielles. En évaluant la complexité du système, elle pourrait évaluer la possibilité de créer des relations entre les acteurs d’un milieu sur de multiples échelles dans les sphères sociales, écologique et technique. Elle est en mesure de faire évoluer les méthodes de planification urbaine centralisée qui laissent peu de place à des symbioses auto-organisées. Les fractales permettent de mesurer les échelles des fonctions urbaines, Elles jouent le rôle d’indicateurs systémiques sur la forme urbaine. Il s’agit donc d’un outil d’étude, de planification et de gestion des formes et des métabolismes urbains. L’analyse fractale permet de gérer la ville comme un écosystème auto-organisé, en reliant les échelles métaboliques des systèmes complexes, sur une base quantitative.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.563
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.005
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0070.005
Research integrity0.0080.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.008

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.224 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
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