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Enregistrement W6990996133

Évaluation de la capacité à faire face des populations québécoises aux inondations : à la recherche de nouveaux indicateurs

2019· other· fr· W6990996133 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationWestern europeFace (sociological concept)Possession (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans les dernières années, un grand nombre d’inondations ont touché le Québec et ont eu des effets tant sur les populations que sur l’environnement bâti. Certaines populations sont d’ailleurs plus vulnérables aux impacts d’une inondation que d’autres. Pour évaluer cette vulnérabilité, deux dimensions peuvent être analysées, soit la sensibilité et la capacité à faire face. La capacité à faire face constitue souvent le maillon faible dans le processus d’évaluation de la vulnérabilité, en particulier lorsqu’on souhaite évaluer cette vulnérabilité sur un vaste territoire pour une échelle relativement fine. Parmi le nombre limité d’indicateurs disponibles de la capacité à faire face, la majorité concerne des indicateurs d’accessibilité et de proximité à des services. Ce manque de connaissances théoriques et pratiques sur la capacité à faire face rend l’analyse de la vulnérabilité incomplète étant donné qu’une population peut réduire sa vulnérabilité en améliorant sa capacité à faire face. Ainsi, ce mémoire vise à diversifier et proposer de possibles indicateurs de la capacité à faire face de la population québécoise aux inondations afin d’améliorer l’évaluation de la vulnérabilité de ces populations. Dans le but d’identifier ces indicateurs, une revue de littérature ainsi qu’un sondage auprès de professionnels du domaine de la sécurité incendie, des mesures d’urgence, de l’aménagement du territoire et autres s’appuyant sur la méthode de la cartographie conceptuelle ont été réalisés. À terme, les résultats du sondage ont permis d’identifier les indicateurs qui semblent déterminants pour la capacité à faire face aux inondations. Parmi ceux-ci, on retrouve la proportion d’espaces verts, le taux de possession automobile, la mise en place d’un plan de mesures d’urgence et d’un système d’alerte, la désignation d’un coordonnateur en mesures d’urgence, etc. Nos recherches ont toutefois démontré que certaines données nécessaires à l’élaboration de ces indicateurs sont indisponibles, inexistantes ou confidentielles. Ce mémoire met ainsi en évidence la pertinence d’approfondir la réflexion à ce sujet et de diversifier les indicateurs de la capacité à faire face aux inondations.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeObservationnel
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'admission1
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