Abidjan à l’épreuve des effondrements d’immeubles
Bibliographic record
Abstract
La ville d’Abidjan connaît une recrudescence des effondrements d’immeubles, symptôme manifeste d’un dysfonctionnement de la gouvernance urbaine et de l’adoption de pratiques de construction inappropriées. Cette étude mobilise une méthodologie mixte articulant approches qualitatives et quantitatives : observation directe, entretiens semi-directifs, questionnaires, ainsi qu’analyses de tableaux statistiques et de cartes réalisées à l’aide de logiciels spécialisés (Excel et QGIS). Les résultats mettent en exergue une concentration notable des effondrements dans les communes très peuplées telles que Yopougon, Abobo et Treichville. Les multiples causes identifiées sont : l’usage de matériaux de mauvaise qualité, les défaillances techniques, le non-respect des normes de construction et la corruption institutionnelle. Les conséquences, quant à elles, sont particulièrement lourdes avec les pertes en vies humaines, les traumatismes psychologiques, l’insécurité résidentielle, la précarisation économique et le renforcement des inégalités sociales. Ce phénomène témoignant des défaillances structurelles de la construction des immeubles révèle la vulnérabilité croissante des citadins face aux risques urbains et appelle à une réforme en profondeur du secteur de la construction en milieu urbain. Mots-clés : Abidjan ; effondrement d’immeubles ; construction ; vulnérabilité urbaine
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 | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| 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".