L’apport de la psychologie cognitive à l’étude de l’adaptation aux changements climatiques : la notion de vulnérabilité cognitive
Bibliographic record
Abstract
Le présent article étudie le rôle de la cognition dans l’adaptation humaine aux changements climatiques et la place que la psychologie cognitive peut jouer dans ce domaine. Nous partons du postulat que la cognition humaine, médiatisée par la culture, joue un rôle central dans les processus d’adaptation à l’environnement climatique et à ses modifications. L’accélération actuelle des changements climatiques globaux met à l’épreuve les modes de traitement des informations climatiques. En effet, la nature imprévisible et complexe des phénomènes climatiques actuels ne permet pas à la culture de fournir les connaissances et les outils cognitifs nécessaires pour traiter ce problème. De ce fait, l’individu peut se retrouver en situation de vulnérabilité cognitive. Prenant en considération les contraintes environnementales et les caractéristiques culturelles, nous présenterons dans un premier temps, quelques résultats d’études préliminaires, menées auprès d’adultes de Nouvelle-Calédonie et de Paris, sur la représentation du climat, des changements climatiques et sur la capacité humaine à s’adapter à ces changements. Dans un second temps, nous fournirons une comparaison intra-culturelle portant sur la représentation du climat dans différentes conditions géographiques et climatiques, en France. Nos résultats suggèrent que la culture, mais aussi l’expérience climatique et environnementale, ont des répercussions sur l’adaptation cognitive. Les adultes parisiens présentent une plus grande vulnérabilité cognitive, donc une adaptation cognitive moins performante. Nous considérons que ces résultats peuvent être expliqués par la pensée analytique dominante chez les populations urbaines occidentales, et l’absence de représentations bi-métriques.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".