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Enregistrement W2583643516 · doi:10.4000/vertigo.17927

Vulnérabilité et adaptation des sociétés littorales aux aléas météo-marins entre Guérande et l'île de Ré, France (XIVe - XVIIIe siècle)

2016· article· fr· W2583643516 sur OpenAlexvenueno aff
Emmanuelle Athimon, Mohamed Maanan, Thierry Sauzeau, Jean-Luc Sarrazin

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Health, Geopolitics, Historical Geography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche se propose d'explorer la notion de vulnérabilité des sociétés littorales médiévales et modernes de l'Ouest de la France face aux crises engendrées par des événements exceptionnels. Le cadre spatio-temporel de l'étude est localisé en France, de la presqu'île guérandaise à l'île de Ré, entre le xive et le xviiie siècle. Cette zone littorale sensible, voire éminemment fragile par endroits, est régulièrement battue par des vents violents et subit des submersions épisodiques susceptibles d'engendrer des ruptures d'équilibre. Interroger la notion de vulnérabilité socio-spatiale dans une perspective historique a en premier lieu exigé d'identifier les aléas. Le choix fut fait de s'intéresser principalement à ceux liés au vent (tempêtes) et à la mer (submersions). L'étude des impacts de ces phénomènes sur les sociétés, ainsi que l'analyse de leurs réactions a ensuite permis d'aborder en simultané la vulnérabilité et les formes d'adaptation des populations littorales anciennes, en particulier à travers la mise en mémoire, la conscience du risque, le développement de la prévention, etc. Penser la notion de vulnérabilité sur le temps long contraint l'historien à se positionner à la croisée entre facteurs naturels, perceptions mentales, aménagements et décisions politiques.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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