MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2234969789 · doi:10.4000/vertigo.16664

L’adaptation aux changements climatiques dans la Péninsule acadienne : rôles d’acteurs clés dans l’émergence d’un dialogue articulé à l’échelle régionale

2015· article· fr· W2234969789 sur OpenAlexaffvenue
Julie Guillemot, Mélanie Aubé

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans la Péninsule acadienne, les principales craintes relatives aux changements climatiques sont l’amplification de l’érosion et des inondations côtières. La gestion des risques actuels et futurs associés à ces phénomènes constitue un défi de taille pour les communautés de ce territoire. Toutefois, depuis 2008, plusieurs projets pour améliorer la résilience de ces communautés face aux enjeux climatiques ont vu le jour. Nous nous intéressons à l’influence des porteurs de ces projets sur le développement de stratégies d’adaptation, particulièrement à leur rôle en tant qu’organismes frontières ou intermédiaires. Nous constatons que les démarches d’adaptation ont favorisé le dialogue entre les acteurs, la production de connaissances et le transfert d’informations. Dans un contexte où les approches d’adaptation ne seront probablement pas imposées par le gouvernement central, le travail d’organismes et de personnes facilitant les échanges entre chercheurs, citoyens, administrateurs, élus locaux et représentants de l’État est crucial pour aboutir à une co-construction de stratégies d’adaptation opérationnelles localement et régionalement. Toutefois, il est actuellement difficile de savoir si ce travail aboutira sur la création d’un collectif pérenne pouvant avoir une influence décisive sur la gouvernance régionale. Nous nous demandons également jusqu’à quel point les acteurs régionaux de l’adaptation peuvent faire reposer la mise en œuvre d’un processus collectif d’adaptation sur des organismes jouant un rôle d’intermédiaire, mais avant tout voués à la recherche.

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)0,003
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVertigOMême sujetFrench Urban and Social StudiesTravaux en français237 207