Changements climatiques et îlots de chaleur : indicateurs de performance pour les mesures d’adaptation
Bibliographic record
Abstract
Grâce au programme climat municipalité, les municipalités du Québec obtiennent du financement afin de produire, entre autres, un plan d’adaptation aux changements climatiques. Ce plan d’adaptation amène les municipalités à identifier les effets des changements climatiques susceptibles d’affecter leur territoire et de prévoir les mesures d’adaptation pour s’y accommoder. Le territoire urbain, dense en infrastructures et au couvert végétal limité, soumis à la radiation solaire accumule de la chaleur et crée des conditions thermiques particulières, que l’on appelle îlot de chaleur urbain. Parmi les effets anticipés des changements climatiques, la hausse des températures prévues amplifiera le phénomène d’îlots de chaleur urbain. Trois types de mesures peuvent être mises en place pour viser l’adaptation soient les mesures palliatives à court terme, les mesures d’aménagement à moyen terme et les mesures visant la réduction de la pollution atmosphérique et des gaz à effet de serre à long terme. Les mesures d’aménagement servant à diminuer l’effet des îlots de chaleur urbain sont principalement la plantation d’arbres, la végétalisation, la diminution des surfaces de revêtement bitumineux ou la mise en place de revêtement de surface à albédo élevé. L’objectif général de l’essai est de concevoir des indicateurs d’implantation et de performance de la mise en place d’aménagement réducteur des effets des îlots de chaleur urbain. L’implantation des aménagements réducteurs de chaleur permet de diminuer les températures ressenties, d’augmenter la qualité de l’air, la santé des populations et de modifier l’urbanisation du territoire. Ce sont ces effets, mesurables, qui ont permis de constituer des indicateurs de performance en lien avec le contexte actuel montréalais. En mesurant l’évolution des effets, il est possible de mesurer l’évolution des îlots de chaleur urbain. Les indicateurs permettent un suivi quantitatif de la réalisation, de l’implantation, de la performance des aménagements visant la réduction des îlots de chaleur. Ces indicateurs pourraient bonifier les plans d’adaptation aux changements climatiques ou tout autre plan thématique ayant pour objectif la lutte aux îlots de chaleur urbain.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".