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Enregistrement W2234703840 · doi:10.4000/vertigo.16661

L’utilisation du concept polysémique de résilience : une analyse empirique en zone côtière

2015· article· fr· W2234703840 sur OpenAlexvenueno aff
Idrissa Oumar Kane, Jean‐Paul Vanderlinden

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le concept de résilience est aujourd’hui mobilisé dans le cadre des analyses portant sur l’adaptation des régions côtières aux impacts des changements climatiques. Or il s’agit d’un mot utilisé dans de nombreux cadres disciplinaires et auxquels il est associé une variété de sens et de contextes. Cet article propose de : (i) faire une analyse des usages du mot résilience pour comprendre les implications scientifiques, politiques, voir sociales, de la polysémie du concept, ceci dans les discours des différents acteurs, en milieu côtier, et dans un contexte de changements climatiques et (ii) mettre en place un cadre de mise en intelligibilité des usages de « résilience » à travers divers domaines d’action. Un projet international multi partenarial et hautement interdisciplinaire, le projet THESEUS, est utilisé comme étude de cas. Les principaux résultats montrent : (1) au niveau scientifique, les usages du mot résilience obéissent à une logique de paradigmes suivant les contextes de production des savoirs, (2) au niveau politique, les implications terminologiques suscitent un risque d’instrumentalisation du concept et un risque de conflit d’intérêts.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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