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Enregistrement W6982822693

La contribution des jeux sérieux dans la planification territoriale de l'adaptation aux changements climatiques : leçons d'une application pour la gestion des risques côtiers en Matanie

2023· other· fr· W6982822693 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Match playFace (sociological concept)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les risques d'érosion et de submersion marine sont en constante augmentation pour plusieurs municipalités côtières de l'est du Québec. Alors qu'ils sont exacerbés par la pression des changements climatiques, plusieurs acteurs territoriaux entament des démarches de planification pour mieux anticiper les aléas côtiers et s'adapter. Pour faire face à la complexité d'une telle démarche, impliquant une pluralité d'acteurs et d'échelles territoriales, la science montre que les outils de mises en situation appelés « jeux sérieux » se démarquent comme approches de médiation et d'expérimentation. Proches des « labs », ils peuvent agir comme outils de transmission de connaissances et d'engagement des parties prenantes. Mais qu'en est-il plus particulièrement? Comment les jeux sérieux s'insèrent-ils dans une démarche de planification territoriale? Quelle perception s'en font les acteurs territoriaux? Par une approche qui combine analyse documentaire et mise à l'épreuve d'un jeu sérieux, nous cherchons à saisir l'intérêt d'un tel outil dans une démarche territoriale de l'adaptation. L'évaluation d'un jeu par des méthodes d'observation, de discussions de groupe et d'entretiens semi-dirigés invite à voir son effet mobilisateur et sa capacité à initier la discussion sur un enjeu vécu. Les professionnels montrent un intérêt marqué et un engagement fort dans les mises en situation proposées. Cela dit, les répercussions à long terme d'un tel outil sont encore peu documentées. La mise à l'épreuve répétée d'un jeu et la multiplicité des méthodes d'évaluation sont requises pour établir l'impact sur les connaissances acquises et la perception des joueurs.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,888

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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