Les dynamiques d’une résilience sociale, environnementale et organisationnelle face à la COVID-19: étude comparative temporelle au parc urbain de Bahli à Blida, Algérie
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche évalue la résilience du parc Bahli face à la pandémie de la COVID-19 selon ses dimensions sociale, environnementale et organisationnelle. Elle vise à comprendre comment le parc a résisté et s’est adapté aux impacts sanitaires, afin de guider une gestion durable des espaces verts urbains. Une méthodologie comparative temporelle, combinant approches quantitatives et qualitatives, a été mise en œuvre. Trois phases d’enquête (avant, pendant et après la pandémie) ont mobilisé des questionnaires auprès des visiteurs, des observations sur le terrain et des entretiens semi-structurés avec les gestionnaires. Les résultats montrent une transformation des usages, marquée par un passage d’activités calmes à une reprise de la socialisation, ainsi qu’un répit environnemental suivi d’une augmentation des pressions liées à la surfréquentation. La gestion est restée majoritairement réactive face à ces évolutions. Enfin, cette étude propose des recommandations pour une gestion proactive des espaces verts en contexte de crise, afin de renforcer leur résilience face aux risques sanitaires futurs.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 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".