Les perceptions face à la mise en place de l'infrastructure verte dans les villes de la Rive Sud de Montréal : Saint-Lambert, Brossard et Mont-Saint-Hilaire
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre du changement climatique, l’adaptation des systèmes humains nécessite un processus d’ajustement au climat et à ses effets afin d’alléger ou d’éviter les dommages environnementaux. Le concept de résilience a été développé et appliqué à des systèmes complexes intégrant les systèmes sociaux et les composantes écologiques. Il met l’accent sur le fonctionnement de ces systèmes dans leur ensemble, mais aussi sur leurs fortes relations et interdépendances. Dans un contexte d’aménagement de la ville, il est inévitable d’aborder la notion de résilience afin de trouver des solutions d’adaptation des milieux bâtis face aux problématiques du changement climatique. En ce sens, les rôles et actions des intervenants des villes sont au centre de la mise en place de tout processus d’adaptation urbain. Les acteurs municipaux, par leurs actions, peuvent assumer le changement et l’incertitude, créer des conditions propices au rétablissement et au renouveau après une perturbation, combiner différents types de connaissances pour l’apprentissage et créer des opportunités d’auto-organisation à l’échelle du territoire municipal. En résumé, l’objet d’étude de cette thèse vise les acteurs des villes et leurs actions réciproques afin d’étudier les stratégies mises en œuvre pour renforcer la capacité d’adaptation des milieux bâtis. Ceci en mettant l’accent sur les dimensions sociale et écologique de leurs interventions de type « infrastructures vertes » sur le système urbain de leur ville. La recherche montre qu’une meilleure connaissance des infrastructures vertes (IV) et de leurs effets pourrait devenir un moteur de changement politique, économique et socioculturel en faveur d’une meilleure durabilité du milieu bâti. De ce fait, les villes n’ont pas d’autre choix pour s’adapter et être résilientes que de mettre en place des services écosystémiques tels que les IV nécessaires dans un contexte de menaces liées aux événements naturels. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : infrastructure verte ; résilience ; perception ; adaptation ; inertie; ville ; municipalité ; gouvernance ; système socio écologique ; changement climatique
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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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".