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Enregistrement W2106277313 · doi:10.1111/cag.12141

Analyse des perceptions de l'exposition au changement climatique de deux localités canadiennes

2015· article· fr· W2106277313 sur OpenAlexaffvenueabout
Jonathan Leblanc Tanguay, André Viau

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesGeographyForestryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Groupe Intergouvernemental d'experts sur l'Évolution du Climat prévoit que le changement climatique se manifestera par une augmentation de la température moyenne mondiale de 2 °C au courant du 21 e siècle. Une conséquence du réchauffement prévoit un accroissement dans l'intensité et la fréquence des extrêmes météorologiques dans la région sud‐ouest du Québec, au Canada. Une évaluation des vulnérabilités aux changements climatiques de Mont‐Laurier et de Ferme‐Neuve a été entreprise à l'été 2011. Un total de 25 entrevues et un groupe de discussion ont été conduits auprès des deux populations, ce qui a permis de mettre en relation les expériences et les connaissances locales avec les projections climatiques et socio‐économiques. L'étude souligne l'importance de la diversification des activités économiques et de la population dans la relation entre le climat et le milieu local. Une composition démographique et une économie non diversifiées exposent les deux municipalités aux aléas du climat. Un changement dans la dynamique entre le contexte socio‐économique et biophysique tend à exposer davantage Ferme‐Neuve aux impacts potentiels du changement climatique. Cependant, une étude plus approfondie de la capacité d'adaptation doit être conduite auprès des deux communautés afin d'évaluer leurs vulnérabilités respectives

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,192 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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