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Enregistrement W7001517171

L’adaptation selon la typologie conceptuelle de Mark Pelling et sa pertinence pratique dans l’évaluation du projet Agriclimat

2022· other· fr· W7001517171 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCold Fusion and Nuclear Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Face (sociological concept)Data verification
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le contexte actuel des changements climatiques, l’adaptation est une nécessité pour faire face à la crise climatique. Beaucoup d’auteurs, de décideurs publics et d’organisations abordent l’adaptation, multipliant les attentes que nous avons envers celle-ci et les formes qu’elle peut prendre. Face à cette situation, l’auteur Mark Pelling a tenté d’organiser le concept de l’adaptation dans une typologie à trois chemins : la résilience, la transition et la transformation. Cette recherche vise non seulement à mieux saisir la démarche de Pelling, mais aussi à considérer sa valeur pratique dans des cas concrets. C’est le cas au Québec du projet Agriclimat, qui vise à rendre les exploitations agricoles québécoises plus résilientes face au climat de demain. La question de recherche de ce travail est la suivante : À quel chemin de l’adaptation, selon la typologie de Mark Pelling, le projet Agriclimat correspond-il le mieux ? La méthodologie pour répondre à cette question repose essentiellement sur l’utilisation de la typologie de l’adaptation de Pelling pour analyser les mesures et discours provenant du projet Agriclimat. D’ailleurs, plusieurs questions conceptuelles émergent face à cette typologie. Par exemple, qui décide quels chemins de l’adaptation est les plus approprié et qui doit l’appliquer ? Quels sont les seuils précis qui séparent les différents chemins de l’adaptation ? Ensuite, le projet Agriclimat soulève également des interrogations quant à sa stratégie de volontariat pour regrouper des petits groupes d’agriculteurs qui en principe représentent au sein du projet l’ensemble des agriculteurs régionaux. En outre, nous constatons que la réponse à la question de recherche est plus nuancée que l’hypothèse. Il est faux d’affirmer qu’Agriclimat se positionne uniquement dans le chemin de la transition comme cela est postulé dans l'hypothèse de départ. En effet, le projet couvre surtout la résilience et certains éléments de la transition. La typologie reste pertinente, néanmoins elle mériterait des clarifications et surtout un approfondissement de la transformation qui semble délaissé. Finalement, Agriclimat demeure un projet qui propulse le secteur agricole vers des initiatives intéressantes d’adaptation aux changements climatiques. Le projet aura plusieurs défis à relever, notamment de parvenir à faire réaliser ces initiatives à grande échelle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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