La perception du risque et l'engagement dans des stratégies d'adaptation aux changements climatiques dans deux communautés côtières de la péninsule acadienne
Bibliographic record
Abstract
Les communautés côtières sont déjà confrontées aux effets des changements climatiques et doivent progressivement réévaluer leurs pratiques de gestion des risques. Nous nous intéressons aux processus d’adaptation aux changements climatiques (CC) dans deux petites communautés côtières de la Péninsule acadienne, au Nouveau-Brunswick. Nous étudions les relations entre la perception du risque, le regard sur les options d’adaptation et l’engagement des acteurs dans des démarches ou des actions d’adaptation au CC, en combinant plusieurs méthodes de collecte de données et d’analyse quantitative et qualitative. Nous constatons qu’il n’y a pas toujours de relation directe entre une évaluation forte du risque et l’engagement des acteurs dans des actions d’adaptation. Par exemple, les répondants s’inquiètent davantage pour leur avenir collectif mais l’adaptation est encore largement individuelle et surtout réactive. Nous remarquons que, malgré la proximité géographique des deux sites et une perception comparable du risque côtier, l’engagement dans des stratégies d’adaptation diffère d’un site à l’autre. Cela nous amène à nous interroger sur les conditions favorables à une prise en compte des enjeux climatiques à l’échelle des communautés étudiées. La sensibilisation aux risques reste un élément nécessaire, mais pas suffisant. Des activités de transfert d’informations basées sur le vécu des acteurs locaux et l’accessibilité des solutions pourraient favoriser la mobilisation. Le processus d’accompagnement devrait aussi tenir compte des impacts économiques ou sociaux des mesures d’adaptation et des trajectoires de développement de chaque communauté. Pour qu’émergent des stratégies portées par la collectivité, les compétences à dialoguer autour d’enjeux complexes et incertains seraient à renforcer.
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 | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 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".