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            <abstract xml:lang="en">
              <p>Les effets de contexte, qu’ils soient de quartier, de lieu, de site, de territoire, sont omniprésents en géographie. Ils ont la particularité de présenter des similitudes récurrentes dans leurs mécanismes et leurs signatures spatiales, quelle que soit la nature de l’objet géographique étudié. Malgré leur rôle essentiel dans les analyses géographiques, il manque dans la littérature actuelle la présentation d'un cadre théorique et méthodologique global qui permettrait de mieux les appréhender. L'objet de cette HDR est de discuter de ce cadre, sur la base d'exemples et d'applications variés en géographie de la santé, en géographie des mobilités, en biogéographie ou encore en géomorphologie.Ainsi la première partie du volume scientifique propose une formalisation théorique des effets de contexte en géographie qui s’appuie sur deux processus – les processus verticaux (hétérogénéité spatiale et effets de long terme) et les processus horizontaux (dépendance spatiale et effets de voisinage) – aboutissant à une typologie des effets contextuels en deux groupes : effets exogènes d’une part et effets endogènes d’autre part. La deuxième partie présente un historique des études contextuelles, du déterminisme au contextualisme en passant par l’écologie humaine. Elle propose également une synthèse comparative des méthodes de modélisation statistique des effets de contexte et une typologie des erreurs récurrentes dans les analyses quantitatives, qu’elles soient de nature théorique ou statistique (erreur atomiste, erreur écologique, etc.). Enfin, la troisième partie propose une extension de la modélisation multiniveau. Bien que représentant la principale méthode de modélisation statistique des effets contextuels à l’heure actuelle, la modélisation multiniveau présente des limites, en particulier celle d’agréger les données dans des contextes définis a priori (par exemple administratifs). En estimant des modèles GWR en amont pour délimiter des contextes spatiaux directement dérivés des données, il est démontré, à partir d’une application en géographie de l’obésité, que cette approche hybride est plus performante que la modélisation multiniveau classique et permet de s’affranchir des maillages pré-définis.Par son entrée transversale, cette thématique des effets de contexte peut être considérée comme un réel conciliateur épistémologique entre les différents silos thématiques de la discipline géographique, et contribuer en cela à renforcer son identité.</p>
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