La difficile reconfiguration des fronts d’eau pour les villes menacées d’inondation : New York et sa Dryline
Bibliographic record
Abstract
Le passage dévastateur de l’ouragan Sandy sur la côte est américaine en octobre 2012 est apparucomme un levier pour repenser l’aménagement des berges en vue de se préparer à la récurrence inévitable d’autres tempêtes extrêmes. Ne pouvant être relevés que par l’innovation, les défis posés par les changements climatiques ont incité le gouvernement fédéral à lancer le concours international Rebuild by Design dans l’objectif de développer des stratégies adaptatives se distinguant des mesures de protection rigides habituellement préconisées. Nécessitant une évolution conséquente des modes de planification, une vaste démarche de conception intégrée impliquant les équipes finalistes et des acteurs de différents horizons a été mise en branle. Parmi les projets phares retenus figurent la Dryline et son parc éponge. Ce système de protection intégré destiné à rendre la pointe sud de l’île de Manhattan résiliente aux inondations a contribué à dessiner les contours d’une approche audacieuse basée sur une plus grande accommodation de l’eau en milieu fortement urbanisé, jusqu’à ce qu’un lot de contraintes locales enclenche un retour vers une stratégie de gestion de risques plus traditionnelle.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".