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Enregistrement W3013926514 · doi:10.17118/11143/18900

Changements climatiques, ressources naturelles et conflits armés

2019· article· fr· W3013926514 sur OpenAlexaffvenue
Jonathan Goyette

Notice bibliographique

Revue˜Le œclimatoscope · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransboundary Water Resource Management
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’année 2014 a été la plus violente depuis la fin de la guerre froide, avec une reprise marquée des conflits armés civils. En parallèle, la dernière décennie a connu les trois années les plus chaudes jamais enregistrées selon l’organisation météorologique mondiale. S’agit-il d’une simple corrélation ou existe-t-il un lien de causalité entre les variations du climat et la violence? Depuis Hippocrate jusqu’à Jared Diamond, en passant par Montesquieu, différents penseurs ont suggéré que le climat et la géographie expliquent une partie de la variation des inégalités à travers les sociétés, source de nombreuses violences au fil des siècles. Plus récemment, la littérature en psychologie identifie une relation positive entre les variations de température et la violence au niveau individuel. Or, l’examen de ce lien se poursuit désormais à partir de données au niveau mondial et il appert que l’augmentation de la violence figure parmi les conséquences négatives des changements climatiques. Or par quel mécanisme se propage l’effet d’un changement du climat sur l’humanité? Ce texte propose d’examiner diverses explications avancées actuellement.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,007

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,279 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
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