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Enregistrement W3025558467 · doi:10.17118/11143/18901

Migrations climatiques : un enjeu complexe

2019· article· fr· W3025558467 sur OpenAlexaffvenue
Dorothée Boccanfuso, Benoît Kafando

Notice bibliographique

Revue˜Le œclimatoscope · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L es premiers mouvements migratoires de l'être humain moderne remontent à l'ère du paléolithique.La dynamique de ces mouvements était en partie expliquée par le rythme des oscillations climatiques.Toutefois, l'ampleur des migrations de cette période était moins préoccupante comparativement à celle observée à notre époque.En effet, de nos jours, le nombre de migrant.e.s climatiques s'est accru du fait de la vitesse des changements climatiques et de ses effets en particulier dans les pays en développement.Ainsi, un grand nombre d'individus quittent très souvent leur lieu de résidence vers d'autres destinations à l'intérieur ou à l'extérieur du pays d'origine.En 2018 seulement, plus de 16 millions de personnes ont migré pour des raisons climatiques (IDMC, 2019).Les populations qui se déplacent à la suite de catastrophes naturelles ou environnementales sont appelées « migrant.e.s climatiques ».Pour sa part, l'Organisation internationale pour les migrations (OIM, 2007) qualifie de migrant.e.s climatiques toutes « personnes ou [tous] groupes de personnes qui, pour des raisons impérieuses liées à un changement climatique soudain ou progressif influant négativement sur leur vie ou leurs conditions de vie, sont contraintes de quitter leur foyer habituel ou le quittent de leur propre initiative, temporairement ou définitivement, et qui, de ce fait, se déplacent à l'intérieur de leur pays ou en sortent ».Les migrations provoquées par les catastrophes liées aux changements climatiques peuvent être internes (nationales) ou externes (internationales).Elles sont internes lorsque les individus se déplacent à l'intérieur du pays d'origine.Ces types de migrations sont fréquents au Sahel où les mouvements de populations se font généralement des zones arides vers celles mieux arrosées.Les migrations sont externes ou internationales quand les individus quittent leur pays d'origine pour aller s'installer dans d'autres pays, comme c'est le cas de certains déplacements de populations des pays sahéliens vers les pays côtiers, ou plus généralement les migrations des pays en développement vers certains pays de l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE).Théoriquement, aucun pays dans le monde Enjeux de société

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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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