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Enregistrement W2058712644 · doi:10.4000/vertigo.15164

La perception du risque et l'engagement dans des stratégies d'adaptation aux changements climatiques dans deux communautés côtières de la péninsule acadienne

2014· article· fr· W2058712644 sur OpenAlexaffvenueabout
Julie Guillemot, Élise Mayrand, Johane Gillet, Mélanie Aubé

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les communautés côtières sont déjà confrontées aux effets des changements climatiques et doivent progressivement réévaluer leurs pratiques de gestion des risques. Nous nous intéressons aux processus d’adaptation aux changements climatiques (CC) dans deux petites communautés côtières de la Péninsule acadienne, au Nouveau-Brunswick. Nous étudions les relations entre la perception du risque, le regard sur les options d’adaptation et l’engagement des acteurs dans des démarches ou des actions d’adaptation au CC, en combinant plusieurs méthodes de collecte de données et d’analyse quantitative et qualitative. Nous constatons qu’il n’y a pas toujours de relation directe entre une évaluation forte du risque et l’engagement des acteurs dans des actions d’adaptation. Par exemple, les répondants s’inquiètent davantage pour leur avenir collectif mais l’adaptation est encore largement individuelle et surtout réactive. Nous remarquons que, malgré la proximité géographique des deux sites et une perception comparable du risque côtier, l’engagement dans des stratégies d’adaptation diffère d’un site à l’autre. Cela nous amène à nous interroger sur les conditions favorables à une prise en compte des enjeux climatiques à l’échelle des communautés étudiées. La sensibilisation aux risques reste un élément nécessaire, mais pas suffisant. Des activités de transfert d’informations basées sur le vécu des acteurs locaux et l’accessibilité des solutions pourraient favoriser la mobilisation. Le processus d’accompagnement devrait aussi tenir compte des impacts économiques ou sociaux des mesures d’adaptation et des trajectoires de développement de chaque communauté. Pour qu’émergent des stratégies portées par la collectivité, les compétences à dialoguer autour d’enjeux complexes et incertains seraient à renforcer.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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