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Record W7067024308

Les infrastructures vertes et les synergies possibles pour favoriser l'atténuation et l'adaptation aux changements climatiques

2020· other· fr· W7067024308 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicThemes in Literature Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsRail transportationContext (archaeology)Transportation infrastructureWestern europe
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La Terre se réchauffe rapidement et il est impératif d’agir maintenant afin d’éviter les graves conséquences qu’une augmentation de la température de plus de 1,5 °C pourrait avoir sur la planète. L’atténuation et l’adaptation sont les deux stratégies préconisées pour faire face aux changements climatiques. Considérées comme des démarches complémentaires, elles sont souvent abordées séparément dans les politiques, les plans et les stratégies mis en place pour s’attaquer aux changements climatiques. En raison de l’urgence climatique, il est nécessaire d’agir simultanément sur les deux fronts et de favoriser le plus possible l’émergence de synergies entre elles. En tant qu’acteurs de premier plan dans la lutte contre les changements climatiques, les villes possèdent des leviers pour agir, notamment par l’implantation d’infrastructures vertes. Le présent essai vise à identifier les synergies potentielles pour l’atténuation et l’adaptation associées à la mise en place de ces infrastructures ainsi qu’à mieux comprendre les facteurs et les mécanismes favorisant la création de ces synergies. 
\n
\nQuatre études de cas de villes canadiennes sont présentées et analysées afin d’identifier les facteurs et les mécanismes potentiels favorisant la création de synergies. Ces villes ont mis en place des infrastructures vertes en utilisant divers outils de planification (stratégies, plans, règlements). L’analyse a permis de confirmer que les villes reconnaissent la contribution simultanée des infrastructures vertes à l’atténuation et à l’adaptation. Quatre facteurs ayant le potentiel de favoriser les synergies atténuation-adaptation à l’échelle municipale ont été identifiés: i) le traitement combiné de l’atténuation et de l’adaptation dans les outils de planification étudiés, ii) l’acquisition de connaissances et la création de l’expertise, iii) l’engagement et la certitude des bienfaits des infrastructures vertes, et iv) la capacité d’obtenir ou de générer du financement. Le fait d’élaborer des outils de planification pour les infrastructures vertes en utilisant des processus participatifs ainsi que l’intégration de ces outils de planification aux objectifs d’autres politiques et stratégies développés par les villes sont eux aussi des mécanismes favorisant la création des synergies. Sur la base des facteurs et des mécanismes qui ont été clairement identifiés, il est possible d’affirmer, au moins de façon préliminaire, que des synergies atténuation-adaptation existent dans les études de cas décrites. La réalisation des évaluations coûts-avantages ou des évaluations intégrées permettra de rendre tangibles ces synergies en quantifiant la valeur de leurs effets positifs ou en identifiant des indicateurs de mise en œuvre.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.867
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.214 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
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