Modernité, anachronisme et ambivalence des risques et catastrophes naturelles à travers l’approche géohistorique
Bibliographic record
Abstract
Les données historiques permettent de poser le problème de la prise en compte des risques naturels dans la gestion d’un territoire d’une manière originale. Le contexte culturel et historique de production des documents anciens portant sur les catastrophes naturelles demande à être interprété afin de préciser les évolutions qualitatives de ce qui ne s’appelle pas encore la vulnérabilité. Réduire la diversité historique des procédures d’aides aux sinistrés à une « indemnisation » peut être pédagogique, mais illustre un processus « d’épistémisation » (Chouquer, 2008) : la procédure d’aide peut facilement se réduire à sa dimension financière, aspect souvent considéré comme le plus important aujourd’hui. Mais ce n’était pas le cas au XVIIIe siècle en France. Le contexte, largement implicite, au sein duquel ces aides sont mises en place doit être précisé et interprété. L’approche géohistorique des risques est non seulement intéressante en soi pour détecter stéréotypes et anachronismes, mais permet également de réinterroger les pratiques contemporaines de gestion. Prendre en compte la diversité des faits et des représentations permet alors de s’interroger sur la dimension positive et créatrice du risque et de la catastrophe. Cette ambivalence du risque et de la crise est souvent revendiquée par les sinistrés comme créatrice de lien social à travers une gestion empirique et globale. Tout en voulant redonner sa place à une dimension positive des vulnérabilités, la notion de résilience n’empêche-t-elle pas l’intégration de cette dimension créatrice en contribuant à renforcer le cadre de pensée moderne fondé sur la coupure et l’hyperspécialisation ?
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".