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Record W2789743271 · doi:10.4000/vertigo.18750

Une typologie des processus de concertation lors de l’élaboration des cartes d’aléas littoraux

2017· article· fr· W2789743271 on OpenAlexvenueno aff
Céline Perherin, Catherine Meur-Férec, Yann Deniaud

Bibliographic record

VenueVertigO · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.213
Threshold uncertainty score0.998

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.082
GPT teacher head0.334
Teacher spread0.252 · 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

Citations5
Published2017
Admission routes1
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