Ãlaboration d'un outil d'aide à la décision pour atténuer le phénomène d'îlots de chaleur en milieu urbain
Bibliographic record
Abstract
Le phénomène d’îlots de chaleur est principalement engendré par l’augmentation de \nl’urbanisation. Défini comme un milieu urbain dont les températures en période estivale sont \nde 5 à 10°C plus élevées que le milieu rural qui l’entoure, les îlots de chaleur urbains ont des \nconséquences sur la qualité de l’air, la santé et le bien-être des populations. \nCertaines interventions visent à remédier au problème. Elles peuvent être réalisées d’une part \nsur les infrastructures et sur le milieu bâti (utilisation de matériaux à haut albédo, \nimplantation d’espaces verts, etc.) et, d’autre part, sur les activités anthropiques. En tant que \nsystème, les zones urbaines affectées par les îlots de chaleur ont toutes les caractéristiques \npour autoalimenter le phénomène. Cependant, la complexité des interactions entre les causes \nne permet pas de quantifier l’apport spécifique de chacune d’entre elles sur son intensité. \nSur la base de cette problématique, une nouvelle approche se basant sur les bilans \nénergétiques a été développée. Elle permet d’établir la différence entre le déficit et le surplus \nd’énergie dans le système considéré. Afin de faciliter l’analyse de scénarios visant à diminuer \nla température ambiante en milieu urbain, la démarche méthodologique a fait l’objet d’une \napplication pour développer un outil d’aide à la prise de décision selon les principes d’une \nanalyse de la satisfaction. L’utilisation d’un tel outil permettrait de meilleures prises \ndécisions quant aux matériaux à privilégier pour atténuer le phénomène d’îlot de chaleur et \nses conséquences. \nSur la base d’une étude de cas, l’utilisation de l’outil a été réalisée pour un quartier de \nMontréal (Canada). Cette étude a permis de justifier des prises de décisions de manière \nquantitative, tout en intégrant les besoins et les attentes des différents acteurs du projet sur \ndes critères importants à toute prise de décision relative à un projet 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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.005 |
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".