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Enregistrement W7160414882 · doi:10.7202/1124896ar

Relocalisations climatiques et catégories terminologiques : au-delà des questions lexicales, quels enjeux pour les personnes concernées ?

2025· article· fr· W7160414882 sur OpenAlexvenueno aff
Zoé Briard

Notice bibliographique

RevueLien social et Politiques · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Western europeResearch methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À l’instar des autres formes de mobilités climatiques ou environnementales, les relocalisations planifiées font l’objet de débats terminologiques. Il n’existe pas de consensus quant à la manière de les nommer. Cet article s’intéresse aux différents termes utilisés pour les désigner ainsi qu’à certaines de leurs implications, et tente de répondre aux questions suivantes : pourquoi l’un ou l’autre terme est-il préféré et dans quel(s) cas? Quelles sont les implications de ces différentes catégories? D’après les chercheur·euses sur le sujet, ce sont les termes « réinstallation », « relocalisation », « réalignement » et « retraite », souvent jumelés aux adjectifs « planifié·e », « organisé·e » et « stratégique », qui prédominent pour décrire ces processus. Sur la base d’une analyse de 20 documents issus de la littérature scientifique ou grise, cet article montre que s’ils sont parfois différenciés les uns des autres, ces termes sont à d’autres moments utilisés comme des synonymes. Au-delà des débats terminologiques, cette diversité de termes pour référer aux relocalisations planifiées rend la recherche par mots clés moins aisée et mène à une difficulté de s’accorder sur des caractéristiques communes. Elle remet aussi en question l’adéquation des cadres légaux et des politiques publiques les entourant, ce qui est inquiétant dans un contexte où leur nombre est appelé à augmenter dans les années à venir. Cette situation est d’autant plus complexe qu’elle nécessite de trouver un équilibre entre la résolution de ces débats terminologiques et la reconnaissance de la spécificité de chaque processus de relocalisation.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0060,015
Communication savante0,0130,023
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,293 · 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
Publié2025
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