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Enregistrement W2583719015 · doi:10.4000/vertigo.18050

Changements climatiques, changements du littoral et évolution de la vulnérabilité côtière au fil du temps : comparaison de territoires français, canadien et sénégalais

2016· article· fr· W2583719015 sur OpenAlexaffvenueabout
Sebastian Weissenberger, Mélinda Noblet, Steve Plante, Omer Chouinard, Julie Guillemot, Mélanie Aubé, Catherine Meur-Férec, Élisabeth Michel-Guillou, Ndickou Gaye, Alioune Kane, Coura Kane, Awa Niang, Aïchetou Seck

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité de MonctonUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La vulnérabilité des zones côtière aux impacts des changements climatiques et aux aléas météo-marins (tempêtes, inondations, etc.) résulte conjointement de dynamiques liées au milieu naturel et à l’élément humain et social qui façonnent le système socio-écologique. Pour tenir compte de cette dualité, des approches théoriques ont été développées, telles que le couple exposition/sensibilité dans le développement d’indices de vulnérabilité climatique ou le couple aléa/enjeux dans le domaine de la gestion du risque. Souvent, ces approches ne s’appliquent que de manière instantanée et n’intègrent pas, entre autres, l’historique du territoire et l’évolution temporelle de la vulnérabilité. Nous nous intéressons ici à la dimension historique de la vulnérabilité, c’est à dire comment l’aménagement et l’utilisation du territoire ont contribué à créer une vulnérabilité. Nous décrirons comment la vulnérabilité aux changements climatiques de certains territoires côtiers en France, au Sénégal et dans l’Est du Canada est déterminée par l’évolution de l’aménagement du territoire, lui-même fonction de facteurs démographiques, économiques, environnementaux, sociaux et culturels qui se sont mis en place sur différentes échelles de temps, séculaires pour certains, récentes pour d’autres. Nous constatons que différentes trajectoires historiques, p. ex. le développement du tourisme côtier, l’ouverture du territoire à travers des nouveaux modes de transport, l’évolution d’activités économiques côtières comme la pêche, ou encore les changements démographiques résultant de conditions climatiques difficiles dans l’hinterland peuvent rendre un territoire sensible aux impacts des changements climatiques et des aléas météo-marins. La synergie entre ces différentes transformations du territoire côtier et les changements climatiques actuels et attendus, donne le portrait d’une vulnérabilité en constante transformation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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