Recognizing and coping with Pollution resulting from urban flooding in France and Quebec
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse traite de la pollution, définie comme une matière qui n'est pas à sa place, dans le prolongement des travaux de Mary Douglas sur la souillure et des réflexions des discard studies. Elle est pensée à l'interface entre deux risques, les inondations et les pollutions, dans un double contexte de changements environnementaux et d'urbanisation. L'objectif est de comprendre dans quelle mesure les matières déplacées par les inondations hors des réseaux métaboliques urbains sont (re)connues comme des pollutions et envisagées comme un problème social. Ainsi, il s'agit de questionner les contours de ces pollutions dues aux inondations, de mieux comprendre leur anticipation et leur gestion, tout en prenant en compte la façon dont les populations sinistrées « vivent avec » les risques. Une approche comparative entre la France et le Québec a été mise en œuvre, en portant la focale sur les villes récemment inondées de Québec, de Marseille ainsi que sur huit communes de la région montréalaise (Rigaud, Vaudreuil-Dorion, Sainte-Marthe-sur-le-Lac et Laval) et de la région parisienne (Corbeil-Essonnes, Longjumeau, Villeneuve-Saint-Georges et Nemours). Trente entretiens semi-directifs ont été menés auprès de scientifiques, trente-cinq auprès de gestionnaires et soixante-trois auprès de personnes sinistrées en Ile-de-France et à proximité de Montréal. Plus de 1 600 articles issus de la presse quotidienne et 98 photographies liées aux pollutions causées par des inondations urbaines ont également été collectés. Ces données ont été analysées avec des méthodes mixtes, entre quantitatif (analyse de contenu et textométrie via TXM et IRaMuTeQ) et qualitatif (extraction de citations). Les résultats mettent en lumière une diversité de pollutions causées par les inondations, même si ce problème social reste peu publicisé. Face à ces risques, les discours et les pratiques sont contrastés. D'un côté, les scientifiques et les gestionnaires expliquent comment la gestion des pollutions par les acteurs publics est réalisée dans l'urgence, sans être intégrée à des politiques en lien avec l'aménagement ou les risques d'inondation. D'un autre côté, les sinistrés décrivent avec émotion les conséquences des pollutions, alors que la charge de ce « commun négatif » leur revient, entraînant alors des injustices environnementales. Ces pollutions peuvent être ignorées ou utilisées, au nom de la résilience, pour maintenir un métabolisme urbain identique à celui présent avant la crise. Le rôle de ce dernier dans la production de pollutions comme dans l'intensification des changements environnementaux globaux n'est pas remis en question.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".