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Enregistrement W4319781608 · doi:10.17118/11143/19036

L’adaptation du droit aux changements climatiques en matière d’érosion des zones côtières

2019· article· fr· W4319781608 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Catherine Choquette, Charles Gauthier, Marie-Pier Goyette Noël, Julia Santos Silva

Notice bibliographique

RevueRevue de droit Université de Sherbrooke · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueMarine and Offshore Engineering Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aggravée par des stresseurs anthropiques comme le déboisement des
\nberges, l’érosion côtière est un phénomène principalement naturel susceptible de
\ncauser à plus ou moins long terme des dommages importants à maintes
\ncommunautés côtières. Alors que les structures côtières sont de plus en plus
\nvulnérables en raison des changements climatiques et de la fréquence accrue des
\névénements météorologiques extrêmes en résultant, les réponses de quatre
\nmunicipalités québécoises et du gouvernement du Québec afin de gérer les
\nrisques associés au recul côtier à la suite des grandes marées de 2010 sont
\nexaminées. Les auteurs relèvent, par l’examen diachronique des stratégies de
\nréduction du risque d’érosion, d’atténuation des dommages et d’indemnisation
\napplicables, certains changements de paradigmes apparus à la suite de cet
\névénement ainsi que les changements nécessaires en vue de développer une
\nréponse appropriée quant à la gestion des risques humains, matériels et environnementaux
\ndécoulant de l’érosion côtière dans un contexte de changements
\nclimatiques.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Résumé présentoui

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