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L’adaptation en zone côtière : de la parole aux actes : études de cas de deux territoires du Sud-Est du Nouveau-Brunswick (Canada) concernant les dynamiques sociales et les apprentissages mutuels de communautés côtières face aux enjeux climatiques et à la gouvernance locale

2014· article· fr· W1486935579 on OpenAlexaffabout
Tiavina Rabeniaina, Omer Chouinard, Sebastian Weissenberger

Bibliographic record

VenueÉtudes caribéennes · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicCoastal wetland ecosystem dynamics
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Comme dans d’autres régions du monde, la croissance démographique et l’accentuation des activités côtières au Canada entraînent une dégradation continue des écosystèmes et de la biodiversité. L’aménagement côtier contribue essentiellement à la vulnérabilité et à la détérioration des littoraux. Ce constat concerne le littoral acadien du Nouveau-Brunswick. Au-delà de ces pressions démographiques et de l’urbanisation sur les zones littorales, l'élévation du niveau marin et l'augmentation des températures (effets du changement et des variations climatiques) provoquent des impacts vérifiables : l’intensité des ondes de tempêtes, la dégradation des sols par l’érosion, etc. Ainsi, l’adaptation au changement climatique constitue un enjeu de taille pour la province du Nouveau-Brunswick. C’est pourquoi cet article propose d’étudier les impacts de ces changements auprès de deux régions côtières du littoral acadien et d’apprendre des expériences de chacun pour renforcer leur résilience. La recherche souhaite s’inscrire dans une nouvelle forme d’engagement communautaire qui prend en compte des aspects de la « gouvernance », de l’« aménagement du territoire » et de la « cohésion sociale ». L’article tente d’avoir une meilleure compréhension de l’enchâssement des aspects économiques et sociétaux dans les enjeux environnementaux.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.191
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.243 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2014
Admission routes2
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