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Record W2056207250 · doi:10.4000/vertigo.1912

Engagement des communautés face au changement climatique : une expérience de gestion intégrée à Le Goulet et Pointe-du-Chêne au Nouveau-Brunswick

2006· article· fr· W2056207250 on OpenAlexaffvenueabout
Omer Chouinard, Steve Plante, Gilles Martin

Bibliographic record

VenueVertigO · 2006
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental and Social Impact Assessments
Canadian institutionsUniversité du Québec à RimouskiUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les communautés de Le Goulet et de Pointe-du-Chêne sont deux communautés côtières du nord-est et du sud-est du Nouveau-Brunswick aux prises avec des problèmes liés aux inondations et à l’érosion côtière. Depuis 2003, les chercheurs ont entrepris une recherche-action en collaboration avec certains résidents, décideurs locaux et fonctionnaires pour favoriser l’engagement de ces communautés envers la prise de décision pour des mesures d’adaptation. Le processus d’engagement comprend l’identification des perceptions, des préoccupations et des connaissances locales sur le sujet, l’identification des mesures en adaptation déjà utilisées, des activités de sensibilisation, d’information et un accompagnement dans la prise de décision lors de groupes de discussion. Les données ont été recueillies à l’aide d’entrevues semi-dirigées réalisées en début et en fin de processus. Les résultats montrent que les participants sont déjà à l’œuvre en matière d’adaptation mais manquent de ressources humaines, matérielles et de direction sur la façon de procéder. Le processus entrepris a produit un changement de direction important dans les mesures en adaptation envisagées à Le Goulet et a permis d’ajouter certains éléments nouveaux dans les deux communautés. Selon les répondants, le processus a permis d’apporter des solutions plus durables ou d’aider à confirmer et à donner de la crédibilité auprès des gouvernements aux efforts déjà entrepris. Il importerait pour les chercheurs de mieux spécifier la démarche et les résultats escomptés pour encourager une participation citoyenne plus large.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.180
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.021
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.251 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations9
Published2006
Admission routes3
Has abstractyes

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