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ARTICLE

Extraction et mise en contexte spatial des propositions relatives au transport dans le Grand Débat National

by

1. Laboratoire ERIC, Université Lumière Lyon 2
jacques.fize@insa-lyon.fr

2. UMR TETIS, AgroParisTech
lucile.sautot@agroparistech.fr

3. LIG SIGMA, Université Grenoble Alpes
martin.lentschat@univ-grenoble-alpes.fr

4. Cellule d’appui à la recherche en sciences des données, Institut Agro Dijon, UBFC
laurence.dujourdy@agrosupdijon.fr

5. Lab. Info. Bourgogne EA 7534, Institut Agro Dijon, UBFC - Lab. Info. Bourgogne EA 7534
ludovic.journaux@agrosupdijon.fr

6. UMR CESAER, INRAE, Institut Agro Dijon, UBFC
mohamed.hilal@inrae.fr

Revue Internationale de Géomatique 2022, 31(2), 329-354. https://doi.org/10.3166/rig31.329-354

RÉSUMÉ

Le Grand Débat National, lancé début 2019 par Emmanuel Macron, président de la République, pour répondre au mouvement social des « Gilets jaunes », a permis de collecter les contributions de citoyens sur la transition écologique via une plateforme en ligne. Dans cet article, nous exploitons le corpus constitué par ces contributions pour identifier des zones où les participants demandent le développement de pistes cyclables et d’équipements ferroviaires. Pour cela, nous avons créé un modèle de classification permettant d’identifier les contributions traitant de la thématique du transport et proposé une méthode d’extraction de contributions traduisant les propositions des contributeurs. A l’aide des codes postaux donnés par les contributeurs, nous avons cherché à expliquer la fréquence spatiale des demandes, en lien avec leur contexte résidentiel (urbain, périurbain ou rural) et l’accessibilité des commerces et services.

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Abstract

The Great National Debate, launched by Emmanuel Macron in early 2019 to respond to the “Gilets jaunes” social movement, allowed the collection of citizens’ contributions on the ecological transition via an online platform. In this article, we use the corpus constituted by these contributions to identify locations where participants are asking for the development of bicycle paths and railway facilities. For this purpose, we have created a classification model to identify answers related to the theme of transportation and proposed a method for extracting contributions that reflect the contributors’ proposals. We then sought to explain the observed spatial frequency of requests in relation to information describing the area of residence (urban, peri-urban, rural) and accessibility to shops and services.

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MOTS CLÉS

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Keywords

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