Le rôle des infrastructures naturelles pour la gestion des eaux de ruissellement et des crues dans un contexte d’adaptation aux changements climatiques
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une recension des écrits sur les infrastructures naturelles (IN) comme moyen d’adaptation aux changements climatiques, en prenant pour exemple la gestion des eaux de ruissellement et des crues. Une revue d’études de cas permet d’apprécier le potentiel des IN comme solution de rechange aux approches reposant sur des infrastructures conventionnelles dites grises. En effet, les approches d’aménagement du territoire urbain et périurbain qui intègrent les IN valorisent la production de services écosystémiques afin d’améliorer la résilience des villes et l’adaptation aux changements climatiques, avec comme objectif ultime de trouver des solutions durables et efficaces aux nouvelles conditions climatiques. Cet article propose des balises conceptuelles afin de mieux évaluer le potentiel des IN et la faisabilité de leur mise en oeuvre. Nous présentons une revue de cas d’implantation d’IN en regard de leur rapport coût-efficacité, de leur résilience et de leur capacité à concilier des intérêts souvent divergents entre les sphères sociales, économiques et environnementales.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".