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Enregistrement W2129310410 · doi:10.4000/vertigo.10572

Entendre les préoccupations des populations des petits États insulaires en développement dans l’adaptation au changement climatique.

2011· article· fr· W2129310410 sur OpenAlexvenueno aff
Virginie Le Masson, Ilan Kelman

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIsland Studies and Pacific Affairs
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les impacts du changement climatique sur les territoires des petits États insulaires en développement (PEID), tout comme les stratégies de mitigation et d’adaptation des sociétés vulnérables face à ces changements, font l’objet de nombreuses études, en particulier pour les îles des Caraïbes et du Pacifique. En sont issues des politiques de mitigation et d’adaptation devant réduire l’impact du changement climatique sur les populations les plus exposées et les plus vulnérables. Cependant, ces mesures sont-elles basées sur les intérêts et les besoins des communautés locales ? Les savoirs locaux sont-ils pris en compte et associés à l’expertise des scientifiques visant à répondre aux enjeux et aux opportunités auxquels sont confrontées les populations concernées ? Cet article propose d’évaluer de manière critique la façon dont les problématiques liées au changement climatique sont documentées à tous les niveaux dans le contexte des PEID. Il présente également le rôle de certains programmes et projets de développement qui soulignent les revendications émergeant des populations locales. Il nous apparaît ainsi nécessaire d’aborder les effets du changement climatique à travers des perspectives plus vastes liées aux problématiques de développement, de gestion des catastrophes ou encore de réduction de la pauvreté, éléments qui ressortent du discours des populations locales. Au final, il nous semble nécessaire d’équilibrer l’action des multiples acteurs à différentes échelles politiques, spatiales et temporelles et de donner plus d’attention aux PEID de l’océan Indien, d’Asie et d’Afrique afin que ces zones soient documentées au même niveau que les îles des Caraïbes et du Pacifique.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,157 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2011
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