Un regard psycho-socio-environnemental sur les risques côtiers : une étude de cas en France et au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Over the last few decades, the occupation of coastal areas has intensified throughout the world (Meur-Ferec & Morel, 2004). These areas have become increasingly artificial, whether due to the development of tourist infrastructures or the multiplication of second homes. In a context marked by climate change, manifested among other things by a rise in sea level, these areas are subject to new challenges in terms of adaptation (IPCC, 2019).The issue of coastal risks (submersion and marine erosion) is a pressing one and concerns different sectors of society, whether it be the economic sphere (e.g. maintaining the tourist offer), the political world (e.g. managing urbanization and risks) or civil society (e.g. the users and inhabitants of these areas).Our research focuses on the social representations of these risks, mobilized by the individuals who live and/or work in these coastal territories. It was conducted in an international context, in several territories at risk in France and Canada. Different survey techniques were used: interviews, questionnaires, word association tasks, and content analysis of press articles. Our results show, contrary to the dominant scientific considerations which claim to give an objective and realistic evaluation of the dangers, the existence of a social construction of the risk dependent on an environmental and sociocultural context.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».