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Record W4322711478 · doi:10.4000/vertigo.36587

Les cartes d’aléas littoraux : quand la technique occulte des conceptions différentes de la politique française de gestion des risques

2022· article· fr· W4322711478 on OpenAlexvenueno aff
Céline Perherin, Catherine Meur-Férec

Bibliographic record

VenueVertigO · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceForestryGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La cartographie des aléas littoraux (submersion marine, recul du trait de côte) est basée à la fois sur la connaissance des phénomènes locaux et sur des principes propres à la politique de prévention des risques naturels. Lors de l’élaboration des Plans de Prévention des Risques Littoraux (PPRL), instruits par les services de l’État, les cartes d’aléas, qui serviront ensuite, une fois croisées avec celles des enjeux, à la réalisation du zonage réglementaire, concentrent les débats et parfois les conflits. La méthode d’élaboration du PPRL fait de la cartographie des aléas la principale étape de territorialisation des PPRL. Les collectivités voient ainsi majoritairement la carte d’aléas comme un pré-zonage réglementaire annonçant des restrictions d’urbanisation. Les cartographies d’aléas sont donc influencées par les intérêts divergents des acteurs. Or, pour les services de l’État, les cartes d’aléas restent avant tout un objet technique, peu négociable. Les débats, très techniques, centrés sur ces cartes, masquent les objectifs du PPRL. Ils ne permettent pas une appropriation des hypothèses de cartographie liées à la politique nationale de prévention des risques naturels majeurs, basée sur la solidarité nationale et le développement durable.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.712
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
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 head0.053
GPT teacher head0.298
Teacher spread0.246 · 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 designTheoretical or conceptual
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

Citations4
Published2022
Admission routes1
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