Évaluer ex ante la pertinence de projets locaux d’adaptation au changement climatique
Notice bibliographique
Résumé
Ce texte présente une méthodologie d’évaluation ex ante des projets d’adaptation au changement climatique qui repose sur le principe selon lequel éviter les maladaptations (environnementales, socioculturelles et économiques) est une voie pertinente pour engager un processus d’adaptation. Il repose sur une expérience de terrain concrète (projet The Other Migrants). L’article détaille la démarche. En préalable à l’élaboration de « critères significatifs » et d’« indicateurs de pertinence » des projets par rapport à l’enjeu d’adaptation, de nouvelles bases conceptuelles sont posées quant à l’identification des communautés dites « vulnérables ». La définition du GIEC est ainsi affinée pour être rendue plus opérationnelle. Les critères et indicateurs sont ensuite décrits, puis la méthodologie d’évaluation ex ante appliquée à des projets concrets. Trois conclusions principales ressortent. (i) Éviter les maladaptations constitue réellement un angle d’entrée privilégié pour mettre en œuvre l’adaptation, car il permet d’identifier dès aujourd’hui des lignes d’action concrètes. (ii) L’approche ex ante permet de rapprocher porteurs de projets et bailleurs de fonds en élaborant des bases communes d’évaluation. Or, celles-ci s’avèrent indispensables pour la mise en cohérence des multiples initiatives d’adaptation, clairement appelées à se multiplier dans le contexte de croissance – espérée exponentielle – des fonds pour l’adaptation. (iii) L’évaluation ex ante des projets d’adaptation est tout aussi importante que leur évaluation ex post, aujourd’hui dominante, en ce sens qu’elle participe en amont, et en complément du suivi de la mise en œuvre et de l’efficacité des projets, à une optimisation des efforts pour l’adaptation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».