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Record W2056405057 · doi:10.4000/vertigo.11915

L’apport de la psychologie cognitive à l’étude de l’adaptation aux changements climatiques : la notion de vulnérabilité cognitive

2012· article· fr· W2056405057 on OpenAlexvenueno aff
Annamária Lammel, Emilie Dugas, Guillen Gutierrez Elisa

Bibliographic record

VenueVertigO · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicClimate Change Communication and Perception
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceForestryGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.568
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.402
GPT teacher head0.482
Teacher spread0.080 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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

Citations12
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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