Acceptabilité et mise en œuvre des politiques de relocalisation face aux risques littoraux : perspectives issues d’une recherche en partenariat
Bibliographic record
Abstract
Cet article étudie les conditions de faisabilité des mesures de relocalisation prônées dans le cadre de l’adaptation à la montée du niveau de la mer liée au changement climatique. Pour ce faire, les auteurs explorent des modalités de mise en œuvre et de financement innovantes, de façon à offrir des pistes pour aider les collectivités à élaborer des protocoles d’action. En premier lieu, il s’agit de définir des principes qui permettent d’appréhender ces relocalisations comme des projets intégrés de recomposition territoriale. Cette approche permet de décomposer ces opérations en différents modules qui devront être coordonnés et planifiés. Les auteurs explorent ensuite des mécanismes d’indemnisation et d’occupation temporaire de façon à renforcer l’acceptabilité et à réduire les besoins de financement public. Enfin, une simulation des besoins de financement est proposée pour deux archétypes représentatifs d’un quartier ou de l’ensemble d’une commune littorale, assortie d’une réflexion sur les besoins d’évolutions règlementaires pour lever les contraintes institutionnelles actuellement rencontrées dans le cas de la France.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".