L’action publique territoriale face au défi de l’adaptation : déterminants et effets de la prise en compte des changements climatiques à l’échelle régionale
Bibliographic record
Abstract
L’action locale est aujourd’hui confrontée au problème de changements climatiques, tant en termes de réduction des émissions de gaz à effet de serre que de gestion des impacts potentiels. La question particulière de l’adaptation aux changements climatiques émerge ainsi progressivement sur la scène locale et semble se généraliser depuis les évolutions législatives (Loi « Grenelle II ») qui rendent obligatoire la réalisation de plans climat-énergie territoriaux pour les collectivités de grande taille et des schémas régionaux climat-air-énergie. Pourtant, devant les injonctions à se saisir du problème climat, force est de constater les difficultés des acteurs locaux à traduire la question de l’adaptation aux changements climatiques à l’échelle de leur territoire : S’adapter à quoi? S’adapter comment? Cet article propose ainsi de caractériser l’action territoriale française en matière d’adaptation aux changements climatiques. Il s’agit d’amener des éléments de compréhension des modalités de prise en compte de l’adaptation aux changements climatiques par les régions sur la base d’observations de terrain menées à l’échelle régionale. Cet article entend restituer les facteurs déterminant la mise sur agenda régional de l’adaptation et les effets constatés de cette prise en compte des effets des changements climatiques pour l’action régionale.
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 | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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.
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".