Engagement des communautés face au changement climatique : une expérience de gestion intégrée à Le Goulet et Pointe-du-Chêne au Nouveau-Brunswick
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 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".