Risque environnemental et action collective : l’exemple de la gestion du risque d’érosion à Wissant (Côte d’Opale)
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à mettre en question les rapports qui s’établissent entre les risques environnementaux, leur perception par les acteurs et les mesures qui sont effectivement prises face à ces risques. Il interroge donc le risque environnemental sous l’angle de sa mesure, de sa définition et de sa perception. Il envisage ensuite les modalités de réponse engagées par les acteurs sous le prisme des théories et des pratiques de l’action collective. Pour analyser plus en détails les rapports qui s’établissent entre risque environnemental et action collective, nous proposons de revenir tout d’abord sur les ambiguïtés soulevées par la notion de risque environnemental afin d’en mieux saisir les enjeux problématiques. Ceci nous permet de nous concentrer ensuite sur la thématique de l’action collective, qui émerge comme une des questions récurrentes lorsque l’on traite de la gestion des risques environnementaux. Nous proposons alors une méthodologie d’étude de l’action collective qui permet d’interroger plus particulièrement le rôle des politiques publiques dans les mécanismes de prévention et de gestion des risques environnementaux. Enfin, en nous focalisant sur le risque d’érosion sur le littoral de la Côte d’Opale (France), nous présentons une analyse de l’action publique menée ces dernières années pour faire face à ce risque.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".