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Enregistrement W1486935579 · doi:10.4000/etudescaribeennes.6970

L’adaptation en zone côtière : de la parole aux actes : études de cas de deux territoires du Sud-Est du Nouveau-Brunswick (Canada) concernant les dynamiques sociales et les apprentissages mutuels de communautés côtières face aux enjeux climatiques et à la gouvernance locale

2014· article· fr· W1486935579 sur OpenAlexaffabout
Tiavina Rabeniaina, Omer Chouinard, Sebastian Weissenberger

Notice bibliographique

RevueÉtudes caribéennes · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comme dans d’autres régions du monde, la croissance démographique et l’accentuation des activités côtières au Canada entraînent une dégradation continue des écosystèmes et de la biodiversité. L’aménagement côtier contribue essentiellement à la vulnérabilité et à la détérioration des littoraux. Ce constat concerne le littoral acadien du Nouveau-Brunswick. Au-delà de ces pressions démographiques et de l’urbanisation sur les zones littorales, l'élévation du niveau marin et l'augmentation des températures (effets du changement et des variations climatiques) provoquent des impacts vérifiables : l’intensité des ondes de tempêtes, la dégradation des sols par l’érosion, etc. Ainsi, l’adaptation au changement climatique constitue un enjeu de taille pour la province du Nouveau-Brunswick. C’est pourquoi cet article propose d’étudier les impacts de ces changements auprès de deux régions côtières du littoral acadien et d’apprendre des expériences de chacun pour renforcer leur résilience. La recherche souhaite s’inscrire dans une nouvelle forme d’engagement communautaire qui prend en compte des aspects de la « gouvernance », de l’« aménagement du territoire » et de la « cohésion sociale ». L’article tente d’avoir une meilleure compréhension de l’enchâssement des aspects économiques et sociétaux dans les enjeux environnementaux.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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