44:["$","title",null,{"children":"SAE 303 — Gr 07 | MMI Montbéliard | Observable"}] 4c:T58c,# Défi B — La chaleur dans mon quartier (Bordeaux Métropole) > **À retenir.** Le 11 juillet 2022, **69 % des habitants** de la métropole vivaient dans une zone **au moins 3 °C plus chaude** que la référence de la métropole. À Talence, Bègles et Bordeaux, c'était **89 % ou plus**. **Question.** Comment aider les habitants à prendre conscience du risque de chaleur auquel ils sont exposés dans leur quartier, et à s'y préparer ? **Angle.** On croise trois jeux : les **zones plus chaudes** que la référence de la métropole (l'aléa), les **habitants** (Filosofi 2021) et les **lieux qui accueillent des personnes fragiles** (établissements scolaires, crèches, maisons de retraite, hôpitaux et centres de santé). Le « s'y préparer » est traité sur le site, à partir de sources officielles, sans donnée. > ⚠️ Pas de zone colorée veut dire « moins de 3 °C d'écart » : il pouvait quand même faire chaud. > ⚠️ Les écarts viennent d'**une seule journée** (11/07/2022) : ce sont des **écarts de température de surface** par rapport à une référence de la métropole : ni une température, ni un niveau de danger. La référence exacte de l'écart reste à confirmer. **Plan.** Fiche d'intention et 5 questions → 1 à 7 : données, nettoyage, contrôles → 8 V1 · 9 V2 · 10 V3 · 11 V4 · 12 V5 (en plus) → 13 Synthèse → 14 Journal IA → 15 Export pour le site.4d:T6a7,md`## Fiche d’intention - **Public** : un habitant de Bordeaux Métropole, dans son quartier. - **Question du défi** : comment aider les habitants à prendre conscience des risques naturels, technologiques et industriels auxquels ils sont exposés, et à s’y préparer ? Réponse partielle assumée : on traite les risques **naturels** (accord de l’enseignant). - **Question retenue** : comment aider les habitants à prendre conscience du risque de **chaleur** auquel ils sont exposés dans leur quartier, et à s’y préparer ? - **Angle, en une phrase** : pour un habitant de Bordeaux Métropole, nous montrons où son quartier était nettement plus chaud qu’ailleurs le 11/07/2022, combien d’habitants et quels lieux sensibles (établissements scolaires, crèches, maisons de retraite, hôpitaux et centres de santé) s’y trouvaient, et comment s’y préparer. - **Structure risque = aléa × enjeu × vulnérabilité** : aléa = zones à +3 °C et plus (îlots de chaleur) ; enjeu = lieux sensibles ; vulnérabilité = personnes fragiles accueillies par ces lieux. Les âges sensibles (0-3 ans, 65-79 ans, 80 ans et plus) sont exploités seulement dans la carte V5 (en plus), pas dans V1 à V4. - **3 jeux** : îlots de chaleur (aléa), Filosofi carroyé 200 m (habitants), équipements publics (lieux sensibles). Les contours des communes servent de fond de carte. - **« S’y préparer »** : ce n’est pas une donnée, c’est du texte sur le site à partir de sources officielles citées (à retrouver et vérifier). - **Dénominateur** : toujours les habitants de la commune (ou l’ensemble des habitants), ou les lieux sensibles de la commune ; jamais un nombre brut seul.`4e:T1331,(() => { const fmt = n => Math.round(n).toLocaleString("fr"); const niv = Object.fromEntries(niveaux.map(d => [d.niveau, d.hab])); const hab8 = d3.sum(carreauxChaleur.filter(d => d.delta >= 8), d => d.ind); const part = nom => parCommune.features.find(f => f.properties.nom === nom).properties.partHab; const nbCom = parCommune.features.filter(f => f.properties.partHab > 50).length; return md`## Les 5 questions avant de dessiner **1. Nature des variables.** - **delta** (écart de chaleur) : quantitative, en °C entiers. C’est un **écart** à une référence de la métropole (l’écart à la température moyenne de la métropole ce jour-là, d’après le dictionnaire des données : champ DELTA, dimension BM), pas une température. Dans notre sélection il va de ${d3.min(chaleur0711.features, f => f.properties.delta)} à ${d3.max(chaleur0711.features, f => f.properties.delta)} °C. - **ind**, **men**, **ind_0_3**, **ind_65_79**, **ind_80p** : des **effectifs** (comptages) par carreau de 200 m. Ils s’additionnent. - **nom** des équipements : du texte. Notre **type** (établissements scolaires, crèches, maisons de retraite, hôpitaux et centres de santé) est **déduit par nous** des mots du nom. - **insee** : un identifiant (texte), jamais une quantité. **date_releve** et **dimension** : des catégories (jour du relevé ; couche BM, COM ou PT). **2. La moyenne ment-elle ?** Oui, de deux façons. D’abord, une moyenne de parts par carreau ou par commune ignore le nombre d’habitants : on **additionne** les habitants puis on divise (habitants en zone plus chaude / habitants), jamais de moyenne de carreaux. Ensuite, la moyenne de la métropole (${Math.round(partMetropole)} % des habitants en zone plus chaude) cache des communes très différentes : ${Math.round(part("Talence"))} % à Talence, mais ${part("Bouliac").toLocaleString("fr", {maximumFractionDigits: 1})} % à Bouliac. **3. À quoi ressemble la distribution ?** Les zones dessinées vont de +3 à +${d3.max(chaleur0711.features, f => f.properties.delta)} °C (de +3 à +${d3.max(carreauxChaleur, d => d.delta)} °C au centre des carreaux habités), mais la plupart des habitants concernés sont au niveau le plus bas : ${fmt(niv["+3 à +4 °C"])} habitants à +3 ou +4 °C, ${fmt(niv["+5 °C et plus"])} à +5 °C et plus, dont seulement ${fmt(hab8)} à +8 °C et plus. Les parts par commune sont très étalées, et ${nbCom} communes sur 28 dépassent 50 % des habitants. V1 montre la distribution des écarts, V3 celle des communes. **4. Absolu ou relatif ?** Les écarts sont **relatifs** à une référence de la métropole, pas des températures : on peut comparer des quartiers entre eux, pas annoncer « il faisait tant de degrés ». Les habitants et les lieux sont des nombres **absolus** qui suivent la taille de la commune : on les rapporte toujours (part des habitants de la commune, en % ; lieux en zone plus chaude sur le total des lieux de la commune). **5. D’où sort la donnée, qui manque ?** - Zones de chaleur : Bordeaux Métropole, relevé du 11/07/2022 (couche BM). **Une seule journée.** Ce sont des températures de **surface** (fiche du jeu) ; la référence est la température de surface moyenne de la métropole ce jour-là (dictionnaire des données de Bordeaux Métropole : DELTA = « écart à la température moyenne », dimension BM = Bordeaux Métropole). **Pas de zone dessinée ne veut pas dire pas de chaleur** : seuls les écarts à +3 °C et plus sont dessinés. - Le chiffre des habitants en zone plus chaude **dépend de la référence choisie** : avec une référence propre à chaque commune (couche COM), la part serait nettement plus faible. Nous gardons la référence de la métropole parce qu’elle permet de comparer les communes entre elles. - Habitants : INSEE, Filosofi carroyé 200 m, 2021. C’est la population des ménages (pas la population légale), rattachée à une zone par le **centre** de son carreau. - Lieux sensibles : équipements publics (export 2026, seuls ceux créés avant 2022 sont gardés), sans légende officielle des thèmes. Ils sont repérés par leur **nom** : des oublis et des erreurs sont possibles. - Les années diffèrent (2021, 2022 ; équipements créés avant 2022, export 2026) : elles sont déclarées sous chaque figure. - **Corrélation n’est pas causalité** : nos données ne contiennent aucune mesure de santé, on ne dit donc jamais que la chaleur rend malade un quartier. Qu’une commune ait à la fois beaucoup de personnes âgées et beaucoup de zones chaudes ne prouve aucun lien : on ne calcule pas de corrélation entre communes. - Ce qui manque : aucune donnée de santé ; les âges sensibles (0-3 ans, 65 ans et plus) ne sont exploités que dans la carte V5 (en plus), pas dans V1 à V4 ; Saint-Vincent-de-Paul compte moins de 1 000 habitants, son taux repose sur peu de carreaux.`; })()4f:T43d,({ communes: communes28.features.length, // attendu : 28 carreaux: carreaux.length, // attendu : 6 648 carreauxHorsCommune: carreaux.filter(d => !codes28.has(d.insee)).length, // attendu : 0 deltaMin: d3.min(chaleur0711.features, f => f.properties.delta), // attendu : 3 deltaMax: d3.max(chaleur0711.features, f => f.properties.delta), // attendu : 16 sommeDesCommunes: Math.round(d3.sum(parCommune.features, f => f.properties.hab)), // = total des habitants equipementsTotal: eqpubBrut.features.length, // attendu : 5 829 equipementsSansInsee: eqpubBrut.features.filter(f => !f.properties.insee).length, // attendu : 1 (exclu des calculs) equipementsCreesDepuis2022: eqpubBrut.features.filter(f => (f.properties.cdate ?? "") >= "2022-01-01").length, // écartés des calculs equipementsHorsDes28: eqpubBrut.features.filter(f => f.properties.insee && !codes28.has(f.properties.insee)).length // attendu : 7 (exclus des calculs) })50:T490,Plot.plot({ title: `${Math.round(d3.sum(niveaux.filter(d => d.niveau !== "Pas d'écart ≥ +3 °C"), d => d.hab) / d3.sum(niveaux, d => d.hab) * 100)} % des habitants vivaient dans une zone plus chaude`, subtitle: "Habitants selon l'écart de chaleur de leur zone, relevé du 11/07/2022", caption: "Source : Bordeaux Métropole, îlots de chaleur (11/07/2022) · INSEE, Filosofi 2021 (population des ménages) · calcul : nous", ariaLabel: "Diagramme en barres : environ 434 000 habitants à +3 ou +4 °C, 100 000 à +5 °C et plus, 243 000 sans écart d'au moins +3 °C, le 11/07/2022.", width: 640, marginLeft: 150, marginRight: 70, x: {label: "Habitants (milliers)", grid: true}, y: {label: null, domain: ["Pas d'écart ≥ +3 °C", "+3 à +4 °C", "+5 °C et plus"]}, color: {domain: ["Pas d'écart ≥ +3 °C", "+3 à +4 °C", "+5 °C et plus"], range: ["#bdbdbd", "#fd8d3c", "#a63603"]}, marks: [ Plot.barX(niveaux, {y: "niveau", x: d => d.hab / 1000, fill: "niveau"}), Plot.text(niveaux, {y: "niveau", x: d => d.hab / 1000, text: d => "≈ " + Math.round(d.hab / 1000) + " 000", dx: 4, textAnchor: "start"}), Plot.ruleX([0]) ] })51:T9c0,(() => { const fmt = n => Math.round(n).toLocaleString("fr"); const parDelta = d3.rollups(carreauxChaleur.filter(d => d.delta != null), v => d3.sum(v, d => d.ind), d => d.delta) .map(([delta, hab]) => ({delta, hab})).sort((a, b) => a.delta - b.delta); const total = d3.sum(parDelta, d => d.hab); const part34 = d3.sum(parDelta.filter(d => d.delta <= 4), d => d.hab) / total; const deltaMax = d3.max(parDelta, d => d.delta); const hab8 = d3.sum(parDelta.filter(d => d.delta >= 8), d => d.hab); const graphique = Plot.plot({ title: `${Math.round(part34 * 100)} % des habitants en zone plus chaude sont à +3 ou +4 °C`, subtitle: "Habitants selon l’écart de chaleur de leur zone (écart à la référence de la métropole), relevé du 11/07/2022 · au-delà de +7 °C les barres sont trop petites pour se voir : les chiffres sont écrits au-dessus", caption: "Source : Bordeaux Métropole, îlots de chaleur (11/07/2022) · INSEE, Filosofi 2021 (population des ménages) · calcul : nous. Seuls les écarts à +3 °C et plus sont dessinés.", ariaLabel: `Histogramme des habitants vivant en zone plus chaude selon l’écart de chaleur de leur zone, de +3 à +${deltaMax} °C, le 11/07/2022. Les niveaux +3 et +4 °C regroupent ${Math.round(part34 * 100)} % d’entre eux ; seulement ${fmt(hab8)} habitants sont à +8 °C et plus. Source : Bordeaux Métropole et INSEE.`, width: 640, marginTop: 30, marginBottom: 45, x: {label: "Écart de chaleur (°C)", domain: d3.range(3, deltaMax + 1), tickFormat: d => "+" + d}, y: {label: "Habitants (milliers)", grid: true}, color: {domain: ["+3 à +4 °C", "+5 °C et plus"], range: ["#fd8d3c", "#a63603"]}, marks: [ Plot.barY(parDelta, {x: "delta", y: d => d.hab / 1000, fill: d => classeDelta(d.delta), channels: {Habitants: d => Math.round(d.hab)}, tip: true}), Plot.text(parDelta, {x: "delta", y: d => d.hab / 1000, text: d => fmt(d.hab), dy: -6, fontSize: 10, fill: "#222"}), // chiffre au-dessus de chaque barre, même quand elle est trop petite pour se voir Plot.ruleY([0]) ] }); return html`

V1 (suite) — la distribution fine. Le graphique précédent regroupe les écarts en niveaux ; celui-ci montre le nombre d’habitants pour chaque écart, de +3 à +${deltaMax} °C. Les écarts élevés existent mais concernent très peu de monde : ${fmt(hab8)} habitants à +8 °C et plus, sur ${fmt(total)} en zone plus chaude.

${graphique}`; })()52:T4e5,--- ## 9. V2 — La carte : clique sur ta commune Chaque commune a **une seule couleur** : la part (en %) de ses habitants qui vivaient en zone plus chaude le 11/07/2022 (un taux → un aplat). **Clique sur une commune** (ou choisis-la dans la liste au-dessus de la carte, au clavier) : la V3 la met en valeur et la V4 (section 11) zoome dessus. | Fiche | | |---|---| | Question | Dans quelles communes la plus grande part des habitants vivait-elle en zone plus chaude ? | | Famille | Carte choroplèthe (taux), cliquable | | Encodage | Aplat, 4 classes (moins de 25 %, 25 à 50 %, 50 à 75 %, 75 % et plus), palette séquentielle orange, du clair au foncé | | Dénominateur | Habitants de la commune (Filosofi 2021) : la taille de la commune ne joue pas | | Titre / sous-titre | « Le 11 juillet 2022, 69 % des habitants de la métropole vivaient en zone plus chaude » / pourcentage des habitants de chaque commune vivant dans une zone au moins 3 °C plus chaude | | Alt-text | Carte des 28 communes de Bordeaux Métropole selon la part de leurs habitants en zone plus chaude le 11/07/2022. Talence (95 %), Bègles et Bordeaux (89 %) sont les plus touchées ; Bouliac, Saint-Louis-de-Montferrand, Ambès et Saint-Vincent-de-Paul restent sous 5 %. |53:T53e,md`**Pourquoi cette carte (justification V2).** - **Une carte, parce que la question est un « où »** : dans quelles communes la plus grande part des habitants vit en zone plus chaude ? (une part de la commune, pas un nombre : Bordeaux compte beaucoup d’habitants quoi qu’il arrive) - **Une valeur rapportée, pas un nombre brut** : le nombre d’habitants en zone plus chaude suivrait la taille de la commune (Bordeaux compte ${Math.round(parCommune.features.find(f => f.properties.nom === "Bordeaux").properties.hab).toLocaleString("fr")} habitants ; la plus petite commune en compte ${Math.round(d3.min(parCommune.features, f => f.properties.hab)).toLocaleString("fr")}). On rapporte donc à tous les habitants de la commune (en %) pour comparer des communes de tailles différentes. - **Un aplat (choroplèthe)**, parce que c’est un taux : un cercle sert à un effectif, un aplat à un taux. - **Des communes plutôt que des carreaux de 200 m** pour la vue d’ensemble : 28 surfaces lisibles et cliquables. Limite : le taux d’une commune cache les écarts entre ses quartiers ; ce détail est dans V4. - **4 classes** (moins de 25, 25 à 50, 50 à 75, 75 % et plus) avec une palette qui va du clair au foncé : des repères en quarts, faciles à lire. - **Une commune sans habitant** serait en gris « inconnu », jamais à 0.`54:T9dc,const communeChoisie = view((() => { const fig = carte(parCommune, "partHab", { label: "Part des habitants de la commune en zone plus chaude (%)", titre: `Le 11 juillet 2022, ${Math.round(d3.sum(parCommune.features, f => f.properties.habChaud) / d3.sum(parCommune.features, f => f.properties.hab) * 100)} % des habitants de la métropole vivaient en zone plus chaude`, sousTitre: "Pourcentage des habitants de chaque commune vivant dans une zone au moins 3 °C plus chaude que la référence de la métropole : une part de la population de la commune, pas un nombre d’habitants · clique sur ta commune", source: "Source : Bordeaux Métropole (îlots de chaleur, 11/07/2022, température de surface) · INSEE (Filosofi 2021, population des ménages) · taux = habitants en zone plus chaude ÷ tous les habitants de la commune, donc la taille de la commune ne joue pas · un habitant hors zone dessinée est compté « pas en zone plus chaude » · calcul : nous.", alt: "Carte des 28 communes selon la part de leurs habitants (un pourcentage de la population de la commune, pas un nombre d’habitants) en zone plus chaude le 11/07/2022 : Talence (95 %), Bègles et Bordeaux (89 %) en tête ; Bouliac, Saint-Louis-de-Montferrand, Ambès et Saint-Vincent-de-Paul sous 5 %.", infos: {"Habitants": d => Math.round(d.properties.hab), "En zone plus chaude": d => Math.round(d.properties.habChaud)} }); const boite = html`

${fig}

`; boite.value = "Bordeaux"; // commune affichée au départ fig.addEventListener("input", e => e.stopPropagation()); // le survol (infobulle) ne change pas la commune fig.querySelectorAll('g[aria-label="geo"] path').forEach((p, i) => { p.style.cursor = "pointer"; p.addEventListener("click", () => { boite.value = parCommune.features[i].properties.nom; boite.dispatchEvent(new Event("input", {bubbles: true})); }); }); // menu : choisir sa commune au clavier, même valeur que le clic sur la carte (accessibilité) const menu = Inputs.select(parCommune.features.map(f => f.properties.nom).sort((a, b) => a.localeCompare(b, "fr")), {label: "Ou choisis ta commune dans la liste", value: "Bordeaux"}); menu.addEventListener("input", e => { e.stopPropagation(); boite.value = menu.value; boite.dispatchEvent(new Event("input", {bubbles: true})); }); boite.addEventListener("input", () => { if (menu.value !== boite.value) menu.value = boite.value; }); boite.prepend(menu); return boite; })());55:T5f3,Plot.plot({ title: "Dans 14 communes sur 28, plus de la moitié des habitants vivaient en zone plus chaude", subtitle: "Part des habitants de la commune qui vivaient dans une zone au moins 3 °C plus chaude le 11/07/2022 (en %)", caption: "Lecture : à Talence, 95 % des habitants vivaient dans une zone plus chaude. Source : Bordeaux Métropole (11/07/2022) · INSEE (Filosofi 2021) · calcul : nous.", ariaLabel: "Barres des 28 communes triées : de 95 % à Talence à moins de 1 % à Bouliac ; moyenne de la métropole 69 %.", width: 680, height: 660, marginLeft: 190, marginRight: 60, style: {fontSize: "12px"}, x: {label: "Part des habitants en zone plus chaude (%)", domain: [0, 100], grid: true, tickFormat: d => d + " %"}, y: {label: null}, marks: [ Plot.barX(parCommune.features.map(f => f.properties), {y: "nom", x: "partHab", sort: {y: "-x"}, fill: d => d.nom === communeChoisie ? "#a63603" : "#fdae6b", channels: {"Habitants": d => Math.round(d.hab), "En zone plus chaude": d => Math.round(d.habChaud)}, tip: true}), Plot.text(parCommune.features.map(f => f.properties), {y: "nom", x: "partHab", text: d => d.partHab < 1 ? "< 1 %" : Math.round(d.partHab) + " %", dx: 4, textAnchor: "start"}), Plot.ruleX([partMetropole], {stroke: "#222", strokeDasharray: "4,3"}), Plot.text([partMetropole], {x: d => d, frameAnchor: "top", dy: -2, text: d => `Moyenne de la métropole : ${Math.round(d)} %`, textAnchor: "start", dx: 4, fontWeight: "bold"}), Plot.ruleX([0]) ] })56:T536,--- ## 11. V4 — Zoom sur ta commune La commune cliquée sur la carte V2 (ou choisie dans la liste). Le détail des zones plus chaudes et des lieux sensibles (survole un symbole pour voir son nom). | Fiche | | |---|---| | Question | Dans ma commune, où étaient les zones plus chaudes, et quels lieux sensibles s'y trouvaient ? | | Famille | Interaction (clic sur la carte V2 ou menu de communes, filtres) + carte zoomée | | Encodage | Zones en orange (+3 ou +4 °C) et brun foncé (+5 °C et plus), blanc en dessous ; communes voisines atténuées ; lieux à leur position exacte, une forme et une couleur par type, plein en zone plus chaude, vide hors zone ; filtres par type de lieu et pour masquer les lieux hors zone | | Dénominateur | Habitants de la commune et lieux sensibles de la commune (phrase au-dessus de la carte) | | Titre / sous-titre | « [Commune] : où faisait-il plus chaud ? » / zones plus chaudes que la référence de la métropole, relevé du 11/07/2022 | | Alt-text | Carte de la commune choisie avec ses zones plus chaudes du 11/07/2022 et ses lieux sensibles ; la phrase au-dessus donne la part d'habitants et le nombre de lieux sensibles en zone plus chaude. | > ⚠️ Les types de lieux sont devinés à partir du **nom** de l'équipement (mots-clés) : des oublis et des erreurs sont possibles.57:T10f2,(() => { const insee = ficheCommune.properties.insee; const lieux = sensiblesChaleur.filter(d => d.insee === insee && filtresV4.types.includes(d.type) && (filtresV4.horsZone || d.delta != null)); // lissage à l’affichage : flou + seuil (effet « goutte ») sur chaque couche fusionnée. Les calculs gardent les contours d’origine const uid = "lisse" + Math.random().toString(36).slice(2); const lisse = (index, scales, values, dim, ctx, next) => { const g = next(index, scales, values, dim, ctx); const ns = "http://www.w3.org/2000/svg"; const f = document.createElementNS(ns, "filter"); f.setAttribute("id", uid); f.setAttribute("x", "-5%"); f.setAttribute("y", "-5%"); f.setAttribute("width", "110%"); f.setAttribute("height", "110%"); f.innerHTML = ``; const d = document.createElementNS(ns, "defs"); d.appendChild(f); g.prepend(d); g.setAttribute("filter", `url(#${uid})`); return g; }; // zones de chaleur réellement relevées qui touchent la commune (les plus chaudes dessinées au-dessus) const [[x0, y0], [x1, y1]] = d3.geoBounds(ficheCommune); const zonesCommune = chaleurIdx.filter(({b}) => b[1][0] >= x0 && b[0][0] <= x1 && b[1][1] >= y0 && b[0][1] <= y1) .map(({f}) => f).sort((a, b) => a.properties.delta - b.properties.delta); // contours d’origine (pas de lissage géométrique) // toutes les zones d’une même couche dans UNE seule forme : plus de joints ni de petits trous blancs entre zones voisines const fusion = fs => ({type: "Feature", properties: {}, geometry: {type: "MultiPolygon", coordinates: fs.flatMap(f => f.geometry.type === "Polygon" ? [f.geometry.coordinates] : f.geometry.coordinates)}}); return Plot.plot({ width: 640, height: 540, title: `${communeChoisie} : où faisait-il plus chaud ?`, subtitle: "Zones plus chaudes que la référence de la métropole, relevé du 11/07/2022 · les communes voisines sont atténuées", caption: "Source : Bordeaux Métropole (îlots de chaleur 11/07/2022 · équipements créés avant 2022, export 2026) · seules les zones à +3 °C ou plus sont dessinées : le blanc veut dire moins de +3 °C ou non relevé · lieux repérés par leur nom, à leur position exacte · contours des zones lissés pour la lecture, les calculs utilisent les contours d’origine · calcul : nous.", ariaLabel: `Carte de ${communeChoisie} : zones de chaleur colorées selon l’écart du 11/07/2022 (orange à partir de +3 °C, brun à +5 °C et plus, blanc en dessous) et symboles pour les lieux sensibles (une forme et une couleur par type ; pleins en zone plus chaude, vides hors zone).`, symbol: {legend: true, fill: "color", stroke: "none", label: "Type de lieu (forme et couleur)", domain: Object.keys(motsCles), range: ["triangle", "circle", "diamond", "star"]}, color: {domain: Object.keys(motsCles), range: ["#2166ac", "#1b7837", "#762a83", "#111111"]}, // une couleur par type, lisible sur l’orange et le brun projection: {type: "mercator", domain: ficheCommune, inset: 12}, marks: [ Plot.geo(ficheCommune, {fill: "white"}), Plot.geo(fusion(zonesCommune), {fill: "#fd8d3c", render: lisse}), Plot.geo(fusion(zonesCommune.filter(f => f.properties.delta >= 5)), {fill: "#a63603", render: lisse}), Plot.geo(communes28.features.filter(f => f.properties.nom !== communeChoisie), {fill: "white", fillOpacity: 0.85, stroke: "#999"}), // voisines atténuées Plot.geo(ficheCommune, {stroke: "#000", strokeWidth: 2.5}), Plot.text(communes28.features.filter(f => f.properties.nom !== communeChoisie), Plot.geoCentroid({text: d => d.properties.nom, fontSize: 11, fill: "#777", clip: true, pointerEvents: "none"})), Plot.dot(lieux.filter(d => d.delta == null), {x: "lon", y: "lat", symbol: "type", r: 5, fill: "white", stroke: "type", strokeWidth: 2, channels: {Lieu: "nom", Type: "type"}, tip: true}), // hors zone : vide, contour de la couleur du type Plot.dot(lieux.filter(d => d.delta != null), {x: "lon", y: "lat", symbol: "type", r: 5, fill: "type", stroke: "white", strokeWidth: 1.2, channels: {Lieu: "nom", Type: "type"}, tip: true}) // en zone : rempli de la couleur du type ] }); })()58:T409,const fragiles = (() => { // personnes fragiles = enfants de 0 à 3 ans + personnes de 65 ans et plus (Filosofi 2021, effectifs par carreau) const nb = d => d.ind_0_3 + d.ind_65_79 + d.ind_80p; const chauds = carreauxChaleur.filter(d => d.delta != null); const communes = {type: "FeatureCollection", features: communes28.features.map(f => { const c = carreauxChaleur.filter(d => d.insee === f.properties.insee); const total = d3.sum(c, nb), enZone = d3.sum(c.filter(d => d.delta != null), nb); return {...f, properties: {nom: f.properties.nom, insee: f.properties.insee, total, enZone, partFragiles: total ? (enZone / total) * 100 : null}}; // aucun fragile → inconnu, jamais 0 })}; return {communes, total: d3.sum(carreauxChaleur, nb), enZone: d3.sum(chauds, nb), total0_3: d3.sum(carreauxChaleur, d => d.ind_0_3), enZone0_3: d3.sum(chauds, d => d.ind_0_3), total65p: d3.sum(carreauxChaleur, d => d.ind_65_79 + d.ind_80p), enZone65p: d3.sum(chauds, d => d.ind_65_79 + d.ind_80p)}; })();59:T748,(() => { const f = fragiles, fr = n => n.toLocaleString("fr", {maximumFractionDigits: 0}), pc = (a, b) => Math.round(a / b * 100); return md`--- ## 12. V5 (en plus) — Et les plus fragiles ? **Question.** Combien d’enfants de 0 à 3 ans et de personnes de 65 ans et plus vivaient dans une zone plus chaude le 11/07/2022, et dans quelles communes ? - **${pc(f.enZone, f.total)} % des personnes fragiles** vivaient dans une zone plus chaude (${fr(f.enZone)} sur ${fr(f.total)}), contre ${pc(d3.sum(carreauxChaleur.filter(d => d.delta != null), d => d.ind), d3.sum(carreauxChaleur, d => d.ind))} % des habitants pour l’ensemble de la population. - **0-3 ans :** ${fr(f.enZone0_3)} sur ${fr(f.total0_3)} (${pc(f.enZone0_3, f.total0_3)} %). **65 ans et plus :** ${fr(f.enZone65p)} sur ${fr(f.total65p)} (${pc(f.enZone65p, f.total65p)} %). | Fiche | | |---|---| | Question | Combien de personnes fragiles face à la chaleur (0-3 ans, 65 ans et plus) vivaient en zone plus chaude, et dans quelles communes ? | | Famille | Carte choroplèthe (taux) | | Encodage | Aplat, mêmes 4 classes et même palette que V2 (même fonction carte) pour comparer les deux cartes | | Dénominateur | Personnes de 0 à 3 ans et de 65 ans et plus de la commune (Filosofi 2021) | | Titre / sous-titre | « ${pc(f.enZone, f.total)} % des personnes fragiles vivaient dans une zone plus chaude » / part des 0-3 ans et des 65 ans et plus en zone plus chaude, par commune | | Alt-text | Carte des 28 communes selon la part de leurs enfants de 0 à 3 ans et de leurs personnes de 65 ans et plus vivant dans une zone plus chaude le 11/07/2022 ; ${pc(f.enZone, f.total)} % sur toute la métropole. | *Méthode : une zone de 200 m compte « en zone plus chaude » si son centre est dans une zone à +3 °C ou plus (comme V2). Âges : Filosofi 2021, effectifs par zone de 200 m.*`; })()5a:Tc97,const synthese = (() => { const fmt = n => Math.round(n).toLocaleString("fr"); const pc = (a, b) => Math.round(a / b * 100); const hab = d3.sum(carreauxChaleur, d => d.ind); const habZ = d3.sum(carreauxChaleur.filter(d => d.delta != null), d => d.ind); const niv = Object.fromEntries(niveaux.map(d => [d.niveau, d.hab])); const hab8 = d3.sum(carreauxChaleur.filter(d => d.delta >= 8), d => d.ind); const partCom = nom => parCommune.features.find(f => f.properties.nom === nom).properties.partHab; const nbCom = parCommune.features.filter(f => f.properties.partHab > 50).length; const lieuxZ = sensiblesChaleur.filter(d => d.delta != null).length, lieux = sensiblesChaleur.length; return md`**Ce que montrent les visualisations.** - **V1 — combien ?** Le 11/07/2022, **${pc(habZ, hab)} % des habitants** des 28 communes (${fmt(habZ)} sur ${fmt(hab)}) vivaient dans une zone au moins 3 °C plus chaude que la référence de la métropole. La plupart sont au niveau le plus bas : ${pc(niv["+3 à +4 °C"], habZ)} % de ces habitants sont à +3 ou +4 °C ; seulement ${fmt(hab8)} sont à +8 °C et plus. - **V2 et V3 — où ?** La part change beaucoup d’une commune à l’autre : ${Math.round(partCom("Talence"))} % à Talence, ${Math.round(partCom("Bègles"))} % à Bègles, ${Math.round(partCom("Bordeaux"))} % à Bordeaux, mais ${partCom("Bouliac") < 1 ? "moins de 1 %" : Math.round(partCom("Bouliac")) + " %"} à Bouliac. Dans ${nbCom} communes sur 28, plus de la moitié des habitants étaient concernés. - **V4 — et dans ma commune ?** Le zoom montre où sont les zones plus chaudes et quels lieux sensibles s’y trouvaient : sur toute la métropole, ${fmt(lieuxZ)} des ${fmt(lieux)} lieux repérés (établissements scolaires, crèches, maisons de retraite, hôpitaux et centres de santé) étaient en zone plus chaude (${pc(lieuxZ, lieux)} %). - **V5 (en plus) — les plus fragiles.** ${pc(fragiles.enZone, fragiles.total)} % des enfants de 0 à 3 ans et des personnes de 65 ans et plus vivaient en zone plus chaude, presque autant que l’ensemble des habitants. **Ce que ces figures ne montrent pas.** - Une seule journée (11/07/2022) : ni la fréquence, ni la durée des épisodes de chaleur. - Un écart de température de **surface** à une référence de la métropole (écart à la température moyenne de la métropole ce jour-là) : pas la température de l’air, ni un niveau de danger. - Pas de zone colorée veut dire moins de +3 °C d’écart, pas l’absence de chaleur. - Aucune donnée de santé : aucun lien de cause à effet avec la santé n’est montré. - Les lieux sensibles sont repérés par leur nom (pas de légende officielle) ; un habitant est rattaché à une zone par le centre de sa zone de 200 m ; les années diffèrent (Filosofi 2021, relevé 2022, équipements créés avant 2022). **Vers le site, en 4 temps.** Contexte : la chaleur touche la majorité des habitants (V1). Exploration : les communes ne sont pas égales (V2, V3). Révélation : dans ma commune, les zones et les lieux sensibles concernés (V4, V5). Conclusion : comment s’y préparer, avec des conseils tirés de sources officielles citées (pas une donnée du notebook).`; })();5b:T107c,const journalIA = ` 1. Quels outils / quels prompts — Claude (chat), avec des agents spécialistes appelés à la demande (data-analyste, critique, visiteur), et Claude via Chrome pour travailler directement dans Observable. Demandes : cadrer le défi et l’angle, choisir les jeux de données, vérifier les jointures et les dénominateurs, alléger les données, construire les cartes d’après le TP 4, recalculer et relire le notebook avec la grille, relire les cartes comme un habitant, rédiger des brouillons (fiche d’intention, 5 questions, fiches des visualisations, justification V2, question V4, synthèse). Ensuite : garder seulement les équipements créés avant 2022, exploiter les âges (carte V5), passer les taux en %, écrire les chiffres sur l’histogramme V1, ajouter à V4 des filtres, une forme et une couleur par type de lieu et les vraies zones de chaleur, puis relire tout le notebook face au sujet (cohérence, honnêteté des graphiques). 2. Ce que ça nous a apporté — le cadrage du défi B et le choix des 3 jeux ; un recalcul indépendant des chiffres (5 821 équipements, 9 697 zones, 4 324 équipements en zone, retrouvés à l’identique) ; une relecture critique qui a trouvé les manques (V1, V3 et V4, fonction carte sans données en paramètre, journal absent du notebook) ; le regard d’un « visiteur » sans connaissance des données, qui a signalé les cartes confuses ; du code (fonction carte, histogramme, filtres et symboles de V4) ; une relecture finale qui a harmonisé les chiffres (% partout), le type de mesure (températures de surface, vérifié sur la fiche du jeu) et l’ordre V1 → V5. 3. Ce que nous avons dû corriger — le risque : inondation abandonnée pour la chaleur (zonage non téléchargeable) ; une affirmation d’un rapport démentie à la relecture (Ambès et Saint-Louis) et une corrélation retirée ; « 9 Bordelais sur 10 » corrigé en « 7 habitants sur 10 » pour la métropole ; un premier tri des données trop agressif refusé (on supprime le minimum) et des fichiers du brut supprimés par erreur, restaurés ; la carte des effectifs refaite en cercles et la carte détaillée de l’aléa retirée parce qu’illisible ; le sens exact de BM non vérifié (3 jeux maximum) : formulation prudente ; classes ramenées à 2. « 2020 » corrigé en « 2022 » pour le filtre des équipements (faute de frappe) ; noms de filtres trompeurs (« petite enfance », « personnes âgées ») remplacés par « Crèches » et « Maisons de retraite » ; carte V2 remise en question (montrait-elle la population plutôt que la chaleur ?) : taux gardé et expliqué, « sur 100 » remplacé par des % ; lissage des zones de V4 refait trois fois (lignes internes, bourrelets, points blancs) ; une précision non vérifiable retirée des sources (sensibilité au relevé du 17/06). 4. Relectures finales face aux consignes — relecture du notebook face au cours de dataviz : alt-text ajouté à la carte de test, menu pour choisir sa commune au clavier (accessibilité de l’interaction V2), deux phrases ajoutées dans les 5 questions (le chiffre dépend de la référence choisie ; corrélation n’est pas causalité), phrase d’intro corrigée (« écarts de température de surface »), cellule de synthèse renommée \`synthese\`. Revue du rendu complet (notebook + site) : liste de ce qui manquait ; sens de l’écart vérifié dans le dictionnaire des données de Bordeaux Métropole (DELTA = « écart à la température moyenne », dimension BM = Bordeaux Métropole) et corrigé dans les 5 questions, la synthèse, le récit et la page Méthode. Corrections : une relecture avait manqué des cellules Markdown (fiches V1 à V4, sections 1 à 7, export) et proposait de les ajouter en double ; vérifié, rien n’a été dupliqué. 5. Site Astro — le code (pages, composants, graphiques Plot rendus sur le serveur, scripts), les textes d’accompagnement, les alt-text et descriptions en 4 temps, et les brouillons des cartes « Analyse » du récit (src/lib/analyses.js) ont été écrits avec l’aide de Claude (Claude Code), à partir des chiffres exportés du notebook, puis relus et corrigés par le binôme. `;5c:T14a9,(() => { // 15. Export pour le site : fichiers préfiltrés (seulement les colonnes utiles, dénominateur gardé, 2 décimales) const r2 = x => x == null ? null : Math.round(x * 100) / 100; const rc = (x, n) => Math.round(x * 10 ** n) / 10 ** n; const anneau = (r, n) => { const q = []; for (const [x, y] of r) { const p = [rc(x, n), rc(y, n)], l = q[q.length - 1]; if (!l || l[0] !== p[0] || l[1] !== p[1]) q.push(p); } return q.length >= 4 ? q : null; }; const geom = (g, n) => ({type: "MultiPolygon", coordinates: (g.type === "Polygon" ? [g.coordinates] : g.coordinates).map(p => p.map(r => anneau(r, n)).filter(Boolean)).filter(p => p.length)}); const fr = Object.fromEntries(fragiles.communes.features.map(f => [f.properties.insee, f.properties])); const nomDe = Object.fromEntries(communes28.features.map(f => [f.properties.insee, f.properties.nom])); const habZ = d3.sum(carreauxChaleur.filter(d => d.delta != null), d => d.ind), hab = d3.sum(carreauxChaleur, d => d.ind); const lieuxZ = sensiblesChaleur.filter(d => d.delta != null).length; const fichiers = { // V2, V3, V5 : une ligne par commune, contour arrondi à 4 décimales (environ 10 m), déjà orienté pour d3 "communes.geojson": {type: "FeatureCollection", features: parCommune.features.map(f => { const p = f.properties, q = fr[p.insee]; return {type: "Feature", properties: {nom: p.nom, insee: p.insee, habitants: r2(p.hab), habitantsZoneChaude: r2(p.habChaud), partHabitants: r2(p.partHab), lieux: p.nSens, lieuxZoneChaude: p.nSensChaud, fragiles: r2(q.total), fragilesZoneChaude: r2(q.enZone), partFragiles: r2(q.partFragiles)}, geometry: geom(f.geometry, 4)}; })}, // V1 : habitants par niveau "niveaux.json": ["Pas d'écart ≥ +3 °C", "+3 à +4 °C", "+5 °C et plus"].map(n => ({niveau: n, habitants: r2(niveaux.find(d => d.niveau === n)?.hab ?? 0)})), // V1 (suite) : habitants par écart "distribution.json": d3.rollups(carreauxChaleur.filter(d => d.delta != null), v => d3.sum(v, d => d.ind), d => d.delta).map(([ecart, h]) => ({ecart, habitants: r2(h)})).sort((a, b) => a.ecart - b.ecart), // V4 : lieux sensibles, position arrondie à 5 décimales (environ 1 m) ; ecart null = hors zone plus chaude "lieux.json": sensiblesChaleur.map(d => ({nom: d.nom, type: d.type, insee: d.insee, commune: nomDe[d.insee], lon: rc(d.lon, 5), lat: rc(d.lat, 5), ecart: d.delta})), // V4 : zones plus chaudes (couche BM, 11/07/2022, +3 °C et plus), contours arrondis à 4 décimales, déjà orientés pour d3 "zones-chaleur.geojson": {type: "FeatureCollection", features: chaleur0711.features.map(f => ({type: "Feature", properties: {ecart: f.properties.delta}, geometry: geom(f.geometry, 4)})).filter(f => f.geometry.coordinates.length)}, // chiffres clés du récit (pour ne rien recopier à la main) "chiffres.json": {releve: "2022-07-11", habitants: r2(hab), habitantsZoneChaude: r2(habZ), partHabitants: r2(habZ / hab * 100), partNiveauBas: r2(d3.sum(carreauxChaleur.filter(d => d.delta != null && d.delta <= 4), d => d.ind) / habZ * 100), habitants8plus: r2(d3.sum(carreauxChaleur.filter(d => d.delta >= 8), d => d.ind)), communesPlusDeMoitie: parCommune.features.filter(f => f.properties.partHab > 50).length, lieux: sensiblesChaleur.length, lieuxZoneChaude: lieuxZ, partLieux: r2(lieuxZ / sensiblesChaleur.length * 100), fragiles: r2(fragiles.total), fragilesZoneChaude: r2(fragiles.enZone), partFragiles: r2(fragiles.enZone / fragiles.total * 100), sources: {chaleur: "Bordeaux Métropole, îlots de chaleur urbains ri_icu_ifu_s, couche BM, relevé du 11/07/2022 (températures de surface)", habitants: "INSEE, Filosofi 2021 carroyé 200 m (population des ménages)", lieux: "Bordeaux Métropole, équipements publics to_eqpub_p, export du 16/10/2026, créés avant 2022", communes: "Bordeaux Métropole, fv_commu_s"}} }; const texte = o => JSON.stringify(o); const telecharger = nom => { const a = document.createElement("a"); a.href = URL.createObjectURL(new Blob([texte(fichiers[nom])], {type: "application/json"})); a.download = nom; document.body.appendChild(a); a.click(); a.remove(); }; const ko = n => (new Blob([texte(fichiers[n])]).size / 1024).toLocaleString("fr", {maximumFractionDigits: 1}) + " ko"; const el = html`

15. Export pour le site

Les fichiers du site sortent d’ici : seulement les colonnes utiles, le dénominateur gardé, 2 décimales, contours arrondis. Aucun fichier brut du défi.

${Object.keys(fichiers).map(n => html``)}

${n} ${ko(n)}

`; el.querySelectorAll("button[data-n]").forEach(b => b.addEventListener("click", () => telecharger(b.dataset.n))); el.querySelector("button[data-all]").addEventListener("click", async () => { for (const n of Object.keys(fichiers)) { telecharger(n); await new Promise(r => setTimeout(r, 600)); } }); return el; })()5d:[{"id":"93ed3346c8df39bfe79a8b9ea81601e793ed1799eda1ca5fe4f610b6655cbbb97de90b37809757b55903b3a6bfc25d07cb6e045e5da0bd298505dc1e5a6d1628","href":"https://static.observableusercontent.com/files/93ed3346c8df39bfe79a8b9ea81601e793ed1799eda1ca5fe4f610b6655cbbb97de90b37809757b55903b3a6bfc25d07cb6e045e5da0bd298505dc1e5a6d1628","name":"to_eqpub_p.geojson","type":"application/octet-stream","lastModified":1792391360489,"size":2666663},{"id":"4244350df384141e45d3286c9f7f3ceb021a5c7b52d4562b5a112553740214ef17a3debf4570f7bebc61762e25a082d45e77b92d1fc92bf4063206f659b23ff8","href":"https://static.observableusercontent.com/files/4244350df384141e45d3286c9f7f3ceb021a5c7b52d4562b5a112553740214ef17a3debf4570f7bebc61762e25a082d45e77b92d1fc92bf4063206f659b23ff8","name":"ri_icu_ifu_s_BM.geojson","type":"application/octet-stream","lastModified":1792391360489,"size":24753621},{"id":"817f434c909538e8d3dd9d41e2ca17c7c60d49945044c39714347d8d3e1384ee0ec1107fe10d03c6a490a0ea70d56a389aa9c01f15a97c29c3851647b5712a5b","href":"https://static.observableusercontent.com/files/817f434c909538e8d3dd9d41e2ca17c7c60d49945044c39714347d8d3e1384ee0ec1107fe10d03c6a490a0ea70d56a389aa9c01f15a97c29c3851647b5712a5b","name":"fv_commu_s.geojson","type":"application/octet-stream","lastModified":1792391360489,"size":883290},{"id":"135cd1d014d7321ceab57fffcda7385737a6e9071cb4c19772f035aeb9d4a21e610dbb0e077d5dc3b5670972d6d656be1960d3464d5d9f002805c1e456952ae4","href":"https://static.observableusercontent.com/files/135cd1d014d7321ceab57fffcda7385737a6e9071cb4c19772f035aeb9d4a21e610dbb0e077d5dc3b5670972d6d656be1960d3464d5d9f002805c1e456952ae4","name":"filosofi2021_carreaux200m_bm.csv","type":"text/csv","lastModified":1792391346017,"size":1327369},{"id":"087568b9a139188a5072a28412007528fccf985afb78fb7e53c21af69e6fd9113bfa512a8c5fa4fa9b7183758ffd691ac4b68f5e3fa4b60bdb123025eb2420b8","href":"https://static.observableusercontent.com/files/087568b9a139188a5072a28412007528fccf985afb78fb7e53c21af69e6fd9113bfa512a8c5fa4fa9b7183758ffd691ac4b68f5e3fa4b60bdb123025eb2420b8","name":"filosofi2019_carreaux200m_bm.csv","type":"text/csv","lastModified":1792391344436,"size":1589509}] 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07","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":8,"value":"$4c","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":9,"value":"$4d","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":10,"value":"$4e","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":11,"value":"---\n## 1. Sources\n\n| Jeu | Rôle | Producteur | Année | Fichier joint |\n|---|---|---|---|---|\n| Îlots de chaleur urbains (ICU/IFU), couche BM | aléa | Bordeaux Métropole | relevé du **11/07/2022** (températures de surface) | ri_icu_ifu_s_BM.geojson |\n| Filosofi carroyé 200 m | habitants | INSEE | **2021** | filosofi2021_carreaux200m_bm.csv |\n| Équipements publics | lieux sensibles | Bordeaux Métropole | export **2026** (on garde les équipements créés avant 2022) | to_eqpub_p.geojson |\n| Contours des communes | fond de carte | Bordeaux Métropole | actuel | fv_commu_s.geojson |\n\n> ⚠️ Les trois jeux n'ont pas la même année : on l'écrit sous chaque visuel. Licences : à compléter (page Méthode).\n\n> 💡 Les fichiers joints sont des copies allégées : carreaux Filosofi hors des 28 communes retirés ; chaleur réduite à la couche BM, sans autre retrait. Le reste du tri est fait dans les cellules ci-dessous.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":12,"value":"---\n## 2. Les 28 communes\n\nLe fond de carte donne la liste des communes (clé **insee**).\n\n> 💡 La bibliothèque de cartes (d3) veut le contour extérieur des polygones dans le sens horaire : la fonction **orienter** remet les fichiers dans ce sens.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":13,"value":"const orienter = g => {\n const aire = r => r.reduce((s, [x, y], i) => { const [x2, y2] = r[(i + 1) % r.length]; return s + (x * y2 - x2 * y); }, 0) / 2;\n const poly = p => p.map((r, i) => (aire(r) > 0) === (i === 0) ? [...r].reverse() : r); // extérieur horaire, trous antihoraires\n return {...g, coordinates: g.type === \"Polygon\" ? poly(g.coordinates) : g.coordinates.map(poly)};\n};","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":14,"value":"const communes28 = await FileAttachment(\"fv_commu_s.geojson\").json()\n .then(c => ({...c, features: c.features.map(f => ({...f, geometry: orienter(f.geometry)}))}));","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":15,"value":"const codes28 = new Set(communes28.features.map(f => f.properties.insee));","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":16,"value":"---\n## 3. Les habitants (Filosofi 2021)\n\nChaque carreau de 200 m est rattaché à la commune qui contient son **centre** (fait au premier traitement : colonnes **insee**, **commune**, **lon**, **lat**).\n\n**À garder** : le carreau, sa commune, son centre, les habitants, les ménages et les âges sensibles à la chaleur (0-3 ans, 65 ans et plus).\n\n> ⚠️ C'est la population des **ménages** (pas la population légale). On additionne toujours les carreaux, jamais de moyenne de carreaux.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":17,"value":"const carreaux = (await FileAttachment(\"filosofi2021_carreaux200m_bm.csv\").csv()).map(d => ({\n idcar_200m: d.idcar_200m, insee: d.insee, commune: d.commune, // insee reste du texte\n lon: +d.lon, lat: +d.lat,\n ind: +d.ind, men: +d.men, ind_0_3: +d.ind_0_3, ind_65_79: +d.ind_65_79, ind_80p: +d.ind_80p\n}));","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":18,"value":"({carreaux: carreaux.length, habitants: Math.round(d3.sum(carreaux, d => d.ind))}) // attendu : 6 648 et 776 739","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":19,"value":"---\n## 4. La chaleur (l'aléa)\n\n**À garder** : la couche **BM** (référence métropolitaine), le relevé du **11/07/2022**, les zones à **+3 °C et plus**. On ne mélange jamais BM avec les couches COM et PT.\n\n> 💡 **delta** est un écart en °C par rapport à une référence de la métropole (températures de surface ; sens exact de la référence à confirmer), pas une température.\n\n> 💡 Deux classes : **+3 à +4 °C** et **+5 °C et plus**. À +8 °C et plus, il n'y a presque personne (chiffre exact sous V1) : une classe de plus serait presque vide.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":20,"value":"const icuBrut = await FileAttachment(\"ri_icu_ifu_s_BM.geojson\").json();","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":21,"value":"const chaleur0711 = ({type: \"FeatureCollection\", features: icuBrut.features\n .filter(f => f.properties.dimension === \"BM\" && String(f.properties.date_releve).startsWith(\"2022-07-11\") && f.properties.delta >= 3)\n .map(f => ({type: \"Feature\", properties: {delta: f.properties.delta}, geometry: orienter(f.geometry)}))});","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":22,"value":"({polygonesBM: icuBrut.features.length, polygonesGardes: chaleur0711.features.length}) // attendu : 33 604 et 9 697","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":23,"value":"const classeDelta = delta => delta == null ? \"Pas d'écart ≥ +3 °C\" : delta >= 5 ? \"+5 °C et plus\" : \"+3 à +4 °C\"; // absence → « pas d'écart », jamais 0 °C","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":24,"value":"---\n## 5. Les lieux sensibles\n\nOn garde les équipements qui accueillent des personnes **fragiles face à la chaleur** : enfants (écoles, crèches), personnes âgées (EHPAD, résidences autonomie) et santé.\n\n> ⚠️ Le fichier n'a pas de légende officielle des thèmes : on repère les lieux **par leur nom** (mots-clés), puis on retire les faux amis (parkings, gymnases, salles, monuments, repères de plan « A. Lycée… »), ainsi que les relais petite enfance, les écoles de musique, de danse, de cirque ou d’art et les écoles supérieures, qui n’accueillent pas d’enfants ou de personnes fragiles au quotidien. Des oublis et des erreurs de repérage restent possibles.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":25,"value":"const eqpubBrut = await FileAttachment(\"to_eqpub_p.geojson\").json();","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":26,"value":"const motsCles = ({\n \"Établissements scolaires\": /(? (f.properties.cdate ?? \"\") < \"2022-01-01\")\n .filter(f => codes28.has(f.properties.insee) && f.properties.nom && !fauxAmis.test(f.properties.nom))\n .map(f => ({nom: f.properties.nom, insee: f.properties.insee,\n type: Object.keys(motsCles).find(k => motsCles[k].test(f.properties.nom)),\n lon: f.geometry.coordinates[0], lat: f.geometry.coordinates[1]}))\n .filter(d => d.type); // aucun mot-clé → pas un lieu sensible","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":29,"value":"({total: sensibles.length, ...Object.fromEntries(d3.rollup(sensibles, v => v.length, d => d.type))})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":30,"value":"---\n## 6. Croiser : qui est en zone plus chaude ?\n\nUn carreau (ou un lieu) est **en zone plus chaude** si son **centre** tombe dans une zone à +3 °C et plus. Si deux zones se superposent, on garde l'écart le plus fort.\n\n> 💡 Test de sensibilité (fait hors notebook, sur Filosofi 2019) : pondérer chaque carreau par sa part de surface en zone chaude change le résultat de moins d'un point.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":31,"value":"const pointDansPolygone = ([x, y], geom) => {\n const polys = geom.type === \"Polygon\" ? [geom.coordinates] : geom.coordinates;\n return polys.some(anneaux => {\n let dedans = false;\n for (const a of anneaux) { // anneau extérieur + trous (règle pair/impair)\n for (let i = 0, j = a.length - 1; i < a.length; j = i++) {\n const [xi, yi] = a[i], [xj, yj] = a[j];\n if ((yi > y) !== (yj > y) && x < (xj - xi) * (y - yi) / (yj - yi) + xi) dedans = !dedans;\n }\n }\n return dedans;\n });\n};","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":32,"value":"const chaleurIdx = chaleur0711.features.map(f => ({f, b: d3.geoBounds(f)})); // boîte englobante : test rapide avant le vrai test","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":33,"value":"const deltaEn = (lon, lat) => {\n const ds = chaleurIdx\n .filter(({b}) => lon >= b[0][0] && lon <= b[1][0] && lat >= b[0][1] && lat <= b[1][1])\n .filter(({f}) => pointDansPolygone([lon, lat], f.geometry))\n .map(({f}) => f.properties.delta);\n return ds.length ? Math.max(...ds) : null; // aucune zone → null, jamais 0\n};","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":34,"value":"const carreauxChaleur = carreaux.map(d => ({...d, delta: deltaEn(d.lon, d.lat)}));","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":35,"value":"const sensiblesChaleur = sensibles.map(d => ({...d, delta: deltaEn(d.lon, d.lat)}));","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":36,"value":"const parCommune = ({type: \"FeatureCollection\", features: communes28.features.map(f => {\n const c = carreauxChaleur.filter(d => d.insee === f.properties.insee);\n const s = sensiblesChaleur.filter(d => d.insee === f.properties.insee);\n const hab = d3.sum(c, d => d.ind), habChaud = d3.sum(c.filter(d => d.delta != null), d => d.ind);\n return {...f, properties: {nom: f.properties.nom, insee: f.properties.insee,\n hab, habChaud, partHab: hab ? (habChaud / hab) * 100 : null, // pas d'habitant → inconnu\n nSens: s.length, nSensChaud: s.filter(d => d.delta != null).length}};\n})});","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":37,"value":"({\n habitantsEnZoneChaude: Math.round(d3.sum(carreauxChaleur.filter(d => d.delta != null), d => d.ind)),\n habitants: Math.round(d3.sum(carreauxChaleur, d => d.ind)),\n lieuxSensiblesEnZoneChaude: sensiblesChaleur.filter(d => d.delta != null).length,\n lieuxSensibles: sensiblesChaleur.length\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":38,"value":"---\n## 7. Contrôles\n\nCe qui tombe à côté de chaque jointure, vérifié dans la cellule ci-dessous :\n- **Carreaux → communes** : aucun carreau hors des 28 communes ; la somme des communes redonne bien le total des habitants.\n- **Équipements → communes** : 1 équipement sans code commune et 7 hors des 28 communes, exclus des calculs.\n- **Équipements → années** : ceux créés depuis 2022 sont écartés, pour rester cohérent avec Filosofi 2021 et le relevé de 2022. À l'inverse, un lieu fermé avant l'export de 2026 n'est plus dans le fichier : il manque.\n- **Chaleur** : seules les zones de la couche BM du 11/07/2022 à +3 °C et plus sont gardées ; les écarts vont bien de +3 à +16 °C.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":39,"value":"$4f","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":40,"value":"---\n## 8. V1 — Combien d'habitants à chaque niveau ?\n\n| Fiche | |\n|---|---|\n| Question | Combien d'habitants vivaient dans une zone plus chaude le 11/07/2022, et à quel écart ? |\n| Famille | Distribution |\n| Encodage | Barres horizontales par niveau (longueur = habitants), puis un histogramme par écart de +3 à +14 °C avec le nombre écrit sur chaque barre, parce que les petites barres ne se voient pas |\n| Dénominateur | Tous les habitants des 28 communes (Filosofi 2021) : la somme des barres |\n| Titre / sous-titre | « 69 % des habitants vivaient dans une zone plus chaude » / habitants selon l'écart de chaleur de leur zone, relevé du 11/07/2022 |\n| Alt-text | Diagramme en barres des habitants de Bordeaux Métropole selon l'écart de chaleur de leur zone le 11/07/2022 : environ 434 000 à +3 ou +4 °C, 100 000 à +5 °C et plus, 243 000 sans écart d'au moins +3 °C. La plupart des habitants concernés sont au niveau le plus faible. |","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":41,"value":"const niveaux = d3.rollups(carreauxChaleur, v => d3.sum(v, d => d.ind), d => classeDelta(d.delta))\n .map(([niveau, hab]) => ({niveau, hab}));","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":42,"value":"$50","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":43,"value":"$51","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":44,"value":"$52","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":45,"value":"$53","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":46,"value":"const legende = items => html`

\n ${items.map(({forme, couleur, texte}) => html`

\n \n ${texte}

`)}\n

`;","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":47,"value":"const carte = (donnees, champ, {label, titre, sousTitre, source, alt, infos = {}, largeur = 640, noms = true} = {}) => Plot.plot({\n width: largeur, title: titre, subtitle: sousTitre, caption: source, ariaLabel: alt ?? titre,\n projection: {type: \"mercator\", domain: donnees},\n color: {type: \"threshold\", domain: [25, 50, 75], range: [\"#feedde\", \"#fdbe85\", \"#fd8d3c\", \"#d94701\"],\n legend: true, label, unknown: \"#d9d9d9\", tickFormat: d => d + \" %\"}, // absence → gris « inconnu », jamais 0\n marks: [\n Plot.geo(donnees.features, {fill: d => d.properties[champ], stroke: \"white\", strokeWidth: 0.8,\n channels: {Commune: d => d.properties.nom, ...infos},\n tip: {format: {fill: v => v == null ? \"inconnu\" : Math.round(v) + \" %\"}}}),\n noms ? Plot.text(donnees.features, Plot.geoCentroid({text: d => d.properties.nom, fontSize: 10, fill: \"#222\", stroke: \"white\", strokeWidth: 3, pointerEvents: \"none\"})) : null\n ]\n});","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":48,"value":"$54","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":49,"value":"**Test de la fonction (TP 5)** : la même fonction **carte**, avec d'autres données (3 communes seulement).","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":50,"value":"carte({type: \"FeatureCollection\", features: parCommune.features.filter(f => [\"Bordeaux\", \"Talence\", \"Bègles\"].includes(f.properties.nom))},\n \"partHab\", {label: \"Part des habitants en zone plus chaude (%)\", titre: \"Test de la fonction carte : 3 communes seulement\", sousTitre: \"Même fonction que la carte V2, appelée sur 3 communes pour prouver qu’elle ne dessine que les données reçues (TP 5)\", alt: \"Carte de test : seules Bordeaux, Talence et Bègles sont dessinées, colorées selon la part de leurs habitants en zone plus chaude. 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V3 — Comparer les communes\n\n| Fiche | |\n|---|---|\n| Question | Comment les 28 communes se classent-elles ? |\n| Famille | Comparaison |\n| Encodage | Barres horizontales triées (longueur = part des habitants en %), repère « moyenne de la métropole », commune cliquée sur V2 en foncé |\n| Dénominateur | Habitants de la commune (Filosofi 2021) |\n| Titre / sous-titre | « Dans 14 communes sur 28, plus de la moitié des habitants vivaient en zone plus chaude » / part des habitants de la commune (en %) |\n| Alt-text | Barres horizontales des 28 communes triées selon la part de leurs habitants en zone plus chaude le 11/07/2022 : de 95 % à Talence à moins de 1 % à Bouliac. 14 communes dépassent la moitié ; la moyenne de la métropole est de 69 %. |\n\n> ⚠️ Saint-Vincent-de-Paul compte moins de 1 000 habitants : son chiffre repose sur peu de zones de 200 m.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":52,"value":"const partMetropole = d3.sum(carreauxChaleur.filter(d => d.delta != null), d => d.ind) / d3.sum(carreauxChaleur, d => d.ind) * 100;","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":53,"value":"$55","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":54,"value":"$56","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":55,"value":"md`**La question du lecteur (V4).** « Dans ma commune, où étaient les zones plus chaudes, et quels lieux sensibles s’y trouvaient ? »\n\n**Pourquoi une interaction.** La réponse change d’une commune à l’autre : sans interaction, il faudrait 28 cartes. Le lecteur choisit sa commune en cliquant sur la carte V2 (Bordeaux par défaut) ; la barre mise en valeur dans V3, la phrase de synthèse et la carte ci-dessous suivent son choix. Deux filtres, juste au-dessus de la carte, permettent de choisir les types de lieux et de masquer les lieux hors zone plus chaude.`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":56,"value":"const ficheCommune = parCommune.features.find(f => f.properties.nom === communeChoisie);","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":57,"value":"(() => {\n const p = ficheCommune.properties, taux = p.partHab;\n const fmt = n => Math.round(n).toLocaleString(\"fr\");\n const lieux = sensiblesChaleur.filter(d => d.insee === p.insee && filtresV4.types.includes(d.type)), nLieux = lieux.length, nLieuxChaud = lieux.filter(d => d.delta != null).length;\n const part = `${taux.toLocaleString(\"fr\", {maximumFractionDigits: taux < 5 ? 1 : 0})} % des habitants`; // une décimale sous 5 % pour ne pas arrondir un taux très faible à 0 ou 1\n return html`

\n ${communeChoisie} — le 11 juillet 2022, ${part} vivaient dans une zone au moins 3 °C plus chaude (${fmt(p.habChaud)} sur ${fmt(p.hab)}).
\n ${filtresV4.types.length ? html`${nLieuxChaud} lieux sur ${nLieux} (${filtresV4.types.join(\", \").toLowerCase()}) s’y trouvaient.` : \"Aucun type de lieu choisi.\"}\n

`;\n})()","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":58,"value":"const filtresV4 = view(Inputs.form({\n types: Inputs.checkbox(Object.keys(motsCles), {label: \"Lieux à afficher sur la carte\", value: Object.keys(motsCles)}),\n horsZone: Inputs.toggle({label: \"Afficher aussi les lieux hors zone plus chaude\", value: true})\n})); // la carte juste en dessous suit les deux filtres ; la phrase au-dessus suit seulement le choix des types","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":59,"value":"$57","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":60,"value":"legende([\n {forme: \"carre\", couleur: \"#fd8d3c\", texte: \"Zone à +3 ou +4 °C par rapport à la référence de la métropole, ce jour-là\"},\n {forme: \"carre\", couleur: \"#a63603\", texte: \"Zone à +5 °C ou plus\"},\n {forme: \"carre\", couleur: \"#ffffff\", texte: \"Blanc : moins de +3 °C d’écart ou non relevé. Il pouvait quand même faire chaud\"},\n {forme: \"trait\", couleur: \"#000\", texte: \"Limite de la commune\"},\n {forme: \"rond\", couleur: \"#555\", texte: \"Symbole plein : lieu dans une zone plus chaude (position exacte ; la forme et la couleur donnent le type)\"},\n {forme: \"rond\", couleur: \"white\", texte: \"Symbole vide : lieu hors zone plus chaude (masquable avec le filtre)\"}\n])","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":61,"value":"$58","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":62,"value":"$59","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":63,"value":"carte(fragiles.communes, \"partFragiles\", {\n label: \"Personnes fragiles (0-3 ans et 65 ans et plus) en zone plus chaude (%)\",\n titre: `${Math.round(fragiles.enZone / fragiles.total * 100)} % des personnes fragiles vivaient dans une zone plus chaude`,\n sousTitre: \"Part des 0-3 ans et des 65 ans et plus en zone plus chaude, par commune, relevé du 11/07/2022\",\n source: \"Source : Bordeaux Métropole, îlots de chaleur (11/07/2022) · INSEE, Filosofi 2021 (âges par zone de 200 m) · calcul : nous. 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