Adaptation aux changements climatiques en zones côtières
Notice bibliographique
Résumé
Les changements climatiques entraînent des perturbations importantes en milieu côtier, manifestées notamment par l’augmentation du niveau de la mer ou encore par l’intensification des événements météorologiques extrêmes. Des mesures d’adaptation doivent ainsi être prises par les pays afin de contrer ces effets néfastes et de gouverner efficacement les changements climatiques. Ces mesures et stratégies novatrices sont encore insuffisamment évaluées pour apprécier les progrès réalisés et distinguer celles qui sont efficaces de celles qui ne le sont pas. Le présent ouvrage dresse un portrait analytique des efforts consentis en matière de conception et d’utilisation d’indicateurs d’adaptation aux changements climatiques (ACC) en zones côtières. L’étude se fonde sur des investigations empiriques et systématiques dans le contexte d’un ensemble de pays membres de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), soit le Royaume-Uni, les Pays-Bas, la France, les États-Unis, l’Australie, la Nouvelle-Zélande et le Canada. Elle repose en outre sur une grille d’analyse articulée autour des questions suivantes : De quelle manière (et par qui) les indicateurs en matière d’ACC se rapportant à la gestion côtière ont-ils été élaborés ? Comment ces indicateurs sont-ils conçus et utilisés dans la pratique pour des fins de prise de décision ou de soutien à la gestion ? Quels sont les mécanismes de prise en compte de ces indicateurs dans les mécanismes de reddition de comptes et d’ajustement des mesures d’ACC relatives à la gestion côtière ? Si une multitude d’indicateurs sont énoncés dans les différents pays, force est de constater que les expériences institutionnalisées et systématisées d’utilisation de ces indicateurs dans les prises de décisions en adaptation en milieu côtier demeurent rares et parcellaires. Cet ouvrage contribuera certainement à raffiner le caractère encore embryonnaire et dissonant d’un grand nombre d’indicateurs de mesure de l’ACC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».