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Enregistrement W4403275175 · doi:10.4000/12er0

Enjeux d’inégalités associées aux solutions d’adaptation aux changements climatiques : qu'est-ce qu'on en sait ?

2024· article· fr· W4403275175 sur OpenAlexaffvenueabout
Nathalie Bleau, Emily Després

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensOuranos
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Québec, face aux impacts des changements climatiques et à leurs conséquences, de nombreuses instances publiques, privées et communautaires mettent en place des solutions d'adaptation pour renforcer la résilience aux changements climatiques des populations. Des études font maintenant un lien entre les options d'adaptation et le potentiel de génération ou l'exacerbation d'inégalités. Le dossier des inégalités liées aux solutions d'adaptation aux changements climatiques (ACC) apparaissait de plus en plus, pour Ouranos et ses partenaires, comme étant un enjeu à documenter, d'autant plus lorsqu'on met de l'avant la volonté d'accélérer l'adaptation. Il était donc pertinent, afin de bien accompagner les acteurs de l'adaptation, d'établir une base, pour repérer les concepts clés qui permettent d'explorer les mécanismes qui ont aidé à répondre à des enjeux semblables, d'évaluer les méthodes d'analyse utilisée, de faire ressortir les forces, les faiblesses et les controverses des idées établies dans le domaine. Quelques mécanismes existent pour permettre le repérage de ces enjeux d’inégalités. Des auteurs proposent des solutions d’adaptation alternatives aux changements climatiques pour réduire les inégalités. En dépit des progrès réalisés depuis quelques années, plusieurs facettes de l'enjeu des inégalités engendrées ou potentiellement engendrées par les solutions d’adaptation restent à explorer : des solutions et des secteurs d’activité sont peu documentés, des populations et des régions sont moins étudiées que d’autres et certains processus comme les méthodes de suivi et d’évaluation des solutions d’adaptation mériteraient que les chercheurs s'y attardent davantage.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,218 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission3
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