Évaluation de la vulnérabilité des infrastructures essentielles interdépendantes dans la métropole de Yaoundé : s’appuyer sur l’expérience de Montréal pour proposer une méthodologie adaptée aux métropoles de l’Afrique subsaharienne.
Bibliographic record
Abstract
Depuis une quinzaine d’année, le Centre Risque & Performance (CRP) de Polytechnique Montréal a mis en place un outil sociotechnique d'aide à la décision, appelé DOMINO. Essentiellement utilisé à Montréal et Québec, DOMINO a permis d'améliorer efficacement la gestion des infrastructures essentielles interdépendantes (IEI) dans ces villes. Notre étude amorce la réflexion sur l’implantation et l’utilisation de DOMINO dans le contexte d’une métropole de l'Afrique subsaharienne comme Yaoundé. Celle-ci s’appuie sur l’expérience du CRP et soulève des questions liées à son adaptabilité, à sa transférabilité et à son applicabilité. En effet, il s’agit d’une métropole aux caractéristiques urbanistique, socio-économique, politique et technique très différentes de celles du Canada. Dans cette étude, nous avons exploré les problématiques liées à l’interdépendance, autant fonctionnelle que géographique des infrastructures essentielles. Elle nous a permis de faire une caractérisation des parties prenantes et de montrer la nécessité pour celles-ci de créer ou de renforcer la collaboration entre elles, afin d’être en mesure d’utiliser de manière optimale l’outil à implanter. Nous proposons une structure de gouvernance d’un Espace de coopération qui prend en compte les facteurs politiques, institutionnels, culturels, technique et temporel, afin d’assurer l’efficacité des actions mises en œuvre. Une telle étude nous a donné l’occasion de réfléchir sur l’articulation entre la démarche du CRP avec les pratiques de l’urbanisme. Ceci en examinant la fonction de l’Espace de coopération comme espace de coordination des intervenants en milieu urbain et en menant un travail réflexif sur le rôle et le positionnement d’un urbaniste dans une démarche d’implantation d’une technologie numérique. Nous avons répondu à notre question spécifique de recherche qui était de savoir si l’outil DOMINO peut permettre de créer un Espace de coopération regroupant les partenaires publics et privés responsables des infrastructures essentielles interdépendantes de la métropole de Yaoundé ?
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 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) | 0.004 | 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".