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Record W2581926417 · doi:10.4000/vertigo.18027

Construction et évolution de la vulnérabilité dans la vallée de l’Escaut (France) et la vallée du Saint-Laurent (Québec), XVIIe – XIXe siècles

2016· article· fr· W2581926417 on OpenAlexvenueaboutno aff
Laëtitia Deudon

Bibliographic record

VenueVertigO · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les sociétés riveraines, par les différents aménagements qu’elles greffent aux cours d’eau ainsi que par leurs usages, bouleversent l’équilibre des hydrosystèmes. Les inondations constituent, dans ce contexte, une réponse du milieu face aux modifications de la morphologie fluviale et de l’hydrodynamique. À travers l’exemple de la vallée de l’Escaut (France) et de la vallée laurentienne (Québec), l’objectif de cet article est de déterminer, grâce à la démarche comparative, dans quelles mesures les sociétés contribuent à accentuer, voire à créer, leur propre vulnérabilité, en Europe comme en Amérique du Nord tout en cernant l’évolution et les temporalités de cette vulnérabilité au sein des deux espaces considérés entre les XVIIe et XIXe siècles. L’article aborde le rôle des équipements fluviaux et des modifications de tracés ainsi que l’influence de pratiques sociales dans l’augmentation de la fréquence et de l’intensité des crues et par conséquent de la vulnérabilité. Ensuite, il s’agit de mesurer l’impact de ces transformations sur les hommes et leurs biens en milieu urbain, péri-urbain et rural. Enfin, l’accent est mis sur les moyens adoptés par les communautés et les autorités pour pallier le problème. Cela se traduit par des travaux de plus ou moins grande envergure pour, d’une part, limiter l’impact des inondations et, d’autre part, agir sur la cause même des catastrophes. À court terme, il s’agit pour ces sociétés plus ou moins résilientes d’opérer des réajustements sur les aménagements sources de crues, d’aménager des digues et des fossés pour contenir et écouler les eaux. À long terme, le but est de parvenir à maîtriser et gérer le réseau fluvial pour prévenir les inondations, mettre fin aux dégâts causés par celles-ci et mettre en valeur 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 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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.833
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.005
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.230
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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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

Citations3
Published2016
Admission routes2
Has abstractyes

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