Vulnérabilité et résilience à l'érosion côtière des communautés isolées de la Basse-Côte-Nord
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ : Cette étude présente une évaluation et une analyse de la vulnérabilité et de la résilience à l'érosion côtière de quatre communautés côtières isolées de la Basse- Côte-Nord, au Québec, soit Kegaska, Unamen Shipu, Chevery et Blanc-Sablon. Cette évaluation se fait, entre autres, par le biais d'un indice de vulnérabilité à l'érosion côtière. Cet indice combine plusieurs variables, autant de nature géophysique, sociale, économique, environnementale, que de variables liées à l'adaptation des communautés, telles que la capacité à faire face, la prévention, la gestion de crise et la gouvernance. Il considère des enjeux exposés à l'érosion côtière sur un horizon de temps actuel (2020) et avec une projection de 50 ans (2070). L'approche utilisée permet d'identifier les principales zones à risque d'érosion, mais aussi de comprendre les facteurs dominants qui rendent ces zones plus vulnérables. Par l'entremise de cette approche, certaines zones sont déclarées plus vulnérables à l'érosion côtière en raison des enjeux qui y sont présents. Par exemple, dans la plupart des secteurs plus vulnérables, plusieurs réseaux d'infrastructures tels que les réseaux routiers, hydro- électriques, de la téléphonie et de l'aqueduc pourraient être affectés par l'érosion côtière. Une enquête a été menée à l'été 2019 auprès des communautés étudiées et des entretiens semi-dirigés ont été réalisés avec les gestionnaires des communautés afin d'intégrer leur savoir, de connaître leur perception des risques côtiers et d'identifier les mesures d'adaptation mises en place. Les connaissances acquises via l'indice, l'enquête et les entretiens semi-dirigés ont permis d'avoir une meilleure compréhension de la vulnérabilité à l'érosion côtière des communautés étudiées et de proposer des mesures d'adaptation afin qu'elles puissent améliorer leur résilience à l'érosion côtière. L'influence de l'isolement des sites étudiés sur leur vulnérabilité a aussi été soulignée en marquant quelques aspects positifs et négatifs de celle-ci. Le développement de l'indice de vulnérabilité à l'érosion côtière conjuguée à l'analyse de l'enquête permettra d'aider les communautés à réduire leur vulnérabilité aux aléas côtiers dans un contexte d'isolement et aux autorités à faire des choix d'adaptation éclairés. -- Mot(s) clé(s) en français : indice de vulnérabilité, érosion côtière, communautés isolées, adaptation, vulnérabilité, résilience. -- \nABSTRACT : This study presents an assessment and an analysis of the vulnerability and resilience to coastal erosion of four remote coastal communities on the Lower North Shore of Quebec which are Kegaska, Unamen Shipu, Chevery and Blanc-Sablon. This assessment is carried out via a vulnerability index to coastal erosion. This index combines several variables, of a geophysical, social, economic and environmental nature, as well as variables linked to the adaptation of communities. The index takes into account the stakes exposed to coastal erosion on the current horizon (2020) and for a 50-years projection (2070). This approach allows to identify the main areas at risk of erosion and to understand the dominant factors which make these areas more vulnerable. Through this approach, some areas can be identified as being more vulnerable because of the presence of assets at risk. For example, in most of the more vulnerable sectors, several infrastructure networks such as road, hydroelectric, telephone and water networks could be affected by coastal erosion. A survey was carried out in summer 2019 among the communities studied and semi-structured interviews were carried out with the managers of the communities. The results helped us to integrate their knowledge, to know their coastal risk perceptions and to identify the adaptation measures already in place. The knowledge acquired through the index, the survey and the semi-structures interviews made it possible to gain a better understanding of the vulnerability to coastal erosion. It also helped us propose adaptation measures to the communities studied so that they can improve their resilience to coastal erosion. The remoteness of the studied sites influences their vulnerability. Some negative and positive aspect of their remoteness are highlighted. The development of the coastal erosion index combined with the analysis of the survey will help the communities to reduce their vulnerability to coastal hazards in a remote context. It will also help the authorities to make enlightened adaptation choices. -- Mot(s) clé(s) en anglais : vulnerability index, coastal erosion, remote communities, adaptation, vulnerability, resilience.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».