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Enregistrement W2888216971 · doi:10.4000/vertigo.19450

Les implications des migrations climatiques sur la souveraineté des États

2018· article· fr· W2888216971 sur OpenAlexvenueno aff
André Moine

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La sédentarisation a, entre autres effets, favorisé la création d’institutions territorialisées. Parmi elles, l'État, qui dispose d’une place centrale, est souverain et, du fait de cette qualité, il exerce son pouvoir sur un territoire aux frontières définies et sur la population qui y réside. Dès lors, la mobilité contrainte de l’éventuel nomade climatique se heurte à des frontières étatiques. Les changements climatiques provoquent et provoqueront en effet des déplacements de populations soit à l’intérieur de leur pays d’origine soit vers d’autres territoires étatiques. Le droit international ne contient pas de réglementation spécifique relative à ces migrants climatiques. Examinés en l'occurrence sous l’angle de la souveraineté des États, les mouvements de population causés par les changements climatiques concernent les compétences des États touchés par ces changements et celles des autres États susceptibles d’accueillir ces migrants. Les déplacements internes de population pour raisons climatiques doivent respecter les droits des personnes affectées, mais relèvent, sauf exception, de la compétence souveraine de l'État concerné. En revanche, la souveraineté de l'État submergé dont la population se réfugie sur d’autres territoires terrestres est mise en cause. Quant aux autres États, les migrations climatiques les amènent à définir souverainement une politique relative à ces flux migratoires et à éventuellement envisager ou procéder à des aménagements institutionnels pour la présence de ces migrants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,198 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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