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Enregistrement W2236688290 · doi:10.4000/vertigo.16603

Un cadre conceptuel pour explorer localement les facteurs de vulnérabilité et les options d’adaptation aux changements climatiques

2015· article· fr· W2236688290 sur OpenAlexaffvenueabout
Nathalie Beaulieu, Julia Santos Silva, Steve Plante

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article décrit un cadre conceptuel pour explorer les facteurs affectant la vulnérabilité aux aléas reliés au climat ainsi que des options d’adaptation aux changements climatiques. Ce cadre permet de guider des réflexions dans un langage simple et non technique, tout en étant compatible avec différentes conceptualisations de la vulnérabilité. Il a été développé à travers l’élaboration d’un plan d’action pour l’adaptation avec l’administration municipale de Rivière-au-Tonnerre sur la Côte-Nord, dans la province de Québec au Canada, en collaboration avec le département d’aménagement de la Municipalité régionale de comté (MRC) de la Minganie. Le cadre consiste à séparer la chaine de causalité du développement de conséquences à partir d’aléas climatiques en trois étapes : le développement d’aléas secondaires dans le milieu naturel ; les dommages biophysiques ; et la perturbation des activités humaines. Il est mis en œuvre dans une série de deux tableaux guidant a) les facteurs favorisant les conséquences négatives, donc contribuant à la vulnérabilité et au risque, et b) les facteurs et pratiques qui peuvent réduire ces conséquences négatives, et qui contribuent à la résilience. Ce dernier tableau permet d’explorer des actions et pratiques qui peuvent être améliorées ou encore mises en place nouvellement, constituant des opportunités pour l’adaptation. L’exemple développé à Rivière-au-Tonnerre a permis de situer en ce sens le rôle de différents acteurs au niveau local, régional, provincial et fédéral. Il a permis d’identifier des facteurs qui pourraient être quantifiés pour suivre les effets de certaines initiatives d’adaptation.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0050,022
Communication savante0,0100,015
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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