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Enregistrement W2327262589 · doi:10.5150/jngcgc.2008.047-s

Adapter les zones côtières aux changements climatiques : de la consultation à l’action

2008· article· fr· W2327262589 sur OpenAlexaff
Jean‐Pierre L. Savard, Alain Bourque

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensOuranos
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdapter (computing)Environmental scienceForestryPolitical scienceGeologyGeographyComputer scienceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La population riveraine de la région du Golfe du Saint-Laurent (GSL) du Québec est vulnérable à l'impact des changements climatiques (CC) sur l'érosion côtière.La hausse du niveau de la mer et les modifications de la fréquence des tempêtes, du régime des glaces, des cycles de gel et d'autres extrêmes climatiques affectent l'érosion des berges.Un projet d'étude de la zone littorale a été amorcé par Ouranos en 2005 afin de faciliter l'adaptation des communautés côtières de la région du GSL aux CC.L'équipe de recherche a utilisé une approche multidisciplinaire fortement intégrée permettant d'étudier les liens entre le climat régional, les conditions océanographiques et l'évolution de la zone littorale.De plus, l'équipe de projet a testé une méthode participative innovatrice permettant d'acheminer vers les décideurs clés de la zone côtière les points de vue d'une vaste coalition de groupes et d'organisations ayant des intérêts ou des activités dans cette zone, ainsi que les informations scientifiques pertinentes à la prise de décision.Les avantages de cette approche sont : la prise en compte de la science du climat dans la gestion de la zone côtière, une amélioration des communications entre les chercheurs et les acteurs et décideurs de la zone côtière, le développement d'une capacité d'intégrer les connaissances scientifiques à l'échelle régionale et un contexte favorisant l'exécution plus rapide des solutions 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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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