Notice bibliographique
Résumé
On précise ce que représente l’adaptation au changement climatique, par rapport à l’atténuation (ou mitigation), qui est la réduction des émissions de gaz à effet de serre. Cette adaptation se révèle indispensable, même si on arrête d’émettre ces gaz, à cause de l’inertie thermique de la machine climatique. On analyse la situation de certains secteurs économiques (agriculture, viticulture, gestion des forêts) qui se sont largement appropriés les concepts du changement climatique et qui ont défini une stratégie d’adaptation. Une méthode est proposée qui va au-delà des études d’impacts à partir de la modélisation climatique régionale, dont les potentialités et les limites sont précisées. Il s’agit de créer un espace de dialogue entre les chercheurs, responsables des simulations numériques et les décideurs socio-économiques, à l’image de ce que réalise le consortium canadien OURANOS. On souligne aussi le rôle des évènements extrêmes, générateurs de réflexion et de méthode, même si leur lien avec le changement climatique est souvent difficile à justifier (événement exceptionnel par rapport à une tendance lourde et de grande échelle). Il apparaît enfin que les géographes et les météorologistes ont un rôle à jouer dans l’adaptation : les géographes parce qu’ils ont une approche intégrée des questions d’impacts, et les météorologistes pour la surveillance des évènements extrêmes et dans le cadre des nouveaux services climatiques lancés par l’OMM.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».