Une typologie des processus de concertation lors de l’élaboration des cartes d’aléas littoraux
Bibliographic record
Abstract
L’élaboration des Plans de prévention des risques littoraux prioritaires, définis suite à la tempête Xynthia de 2010, a mis en lumière les débats, souvent conflictuels, entre l’État et les collectivités territoriales au sujet des cartes d’aléas. Loin d’être seulement un état de la connaissance et élaborées dans un objectif bien précis de prise en compte des risques dans l’urbanisation, les cartes d’aléas s’insèrent dans des processus de concertation pilotés par l’État. L'étude de ces processus à l’œuvre lors de la préparation des cartes d’aléas naturels littoraux permet l’élaboration d’une proposition de typologie. Celle-ci repose sur une enquête par questionnaire auprès des services déconcentrés de l’État, la mise en œuvre de deux méthodes d’analyse, une analyse qualitative comparée et une analyse des correspondances multiples. Elle est principalement marquée par le niveau de débat technique entre acteurs pendant les cartographies et le type d’acteurs impliqués dans ces débats. Le degré de conflictualité de ces démarches, en lien avec le climat de confiance établi entre acteurs, caractérise aussi fortement ces processus. L’adhésion des acteurs aux principes généraux de la prévention des risques naturels en France, traduits techniquement dans la cartographie des aléas naturels, influe aussi indirectement les débats.
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 | 0.008 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".