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Les apprentissages sur l'aménagement côtier dans deux territoires côtiers du littoral acadien du Nouveau-Brunswick vulnérables à l'érosion et aux inondations

2014· article· fr· W1557787247 on OpenAlexaffabout
Omer Chouinard, Tiavina Rabeniaina, Sebastian Weissenberger

Bibliographic record

VenueÉtudes caribéennes · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicIndigenous Studies and Ecology
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesGeographyForestryArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Comme dans d’autres régions du monde, la croissance démographique et l’aménagement côtier sur le littoral acadien au Nouveau-Brunswick contribuent à une plus grande vulnérabilité et à la détérioration des espaces côtiers et environnements littoraux. L’élévation du niveau marin et les effets des changements climatiques rendent les côtes du Nouveau-Brunswick extrêmement sensibles et entrainent des impacts de plus en plus importants. Ainsi, l’adaptation aux changements climatiques constitue un enjeu de taille pour la province.Nous décrivons ici les résultats d’une étude comparative sur les expériences et les stratégies d’adaptation de deux communautés côtières, les communautés de Cocagne - Grande Digue et de Beaubassin-Est - Cap Pelé. Les deux territoires ont en commun d’avoir des littoraux convoités par le tourisme et le secteur immobilier. Des entretiens semi-dirigés et des groupes de discussion (focus groups) ont permis d’obtenir des informations sur les thématiques suivantes : l’expérience des modifications environnementales, les mesures d’adaptation initiées individuellement ou collectivement, les réactions et les besoins futurs. Les résultats de l’étude mettent en évidence l’enchâssement des aspects économiques et sociétaux dans les enjeux environnementaux et le rôle des représentations et des acteurs qui déterminent le niveau de mobilisation. Enfin, le projet souligne l’importance d’une coordination entre les différentes échelles de gouvernance.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.590
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0090.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.028
GPT teacher head0.311
Teacher spread0.282 · 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 designNot applicable
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

Citations8
Published2014
Admission routes2
Has abstractyes

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