Bibliographic record
Abstract
Le présent article pose comme hypothèse principale qu’il existe une spécificité insulaire en matière de changement climatique, tant dans le domaine géopolitique que dans le domaine économique. A la différence des pays continentaux, le changement climatique est un facteur de structuration des États insulaires. Créée en 1990, 2 ans après que le GIEC commence ses travaux, l’Alliance des Petits États insulaires (AOSIS) s’est beaucoup investie dans la ratification du Protocole de Kyoto. Ces derniers se considèrent en effet comme les premières et principales victimes du changement climatique dont le coût pour leurs économies sera nettement plus élevé que celui supporté par les pays continentaux. Aux coûts directs, résultant de l’aléa naturel, notamment la montée du niveau de la mer et l’érosion du littoral qui lui est associée, se surimposeront des coûts induits par les mesures prises au niveau international pour lutter contre le changement climatique. Ces mesures conduisent à remettre la distance géographique au cœur de la logique de localisation des entreprises. La limitation des déplacements aériens et maritimes au long cours qui en résultera devrait entraîner une réduction de la demande mondiale pour les produits et services touristiques insulaires, suivie d’une concurrence exacerbée entre les îles pour attirer cette demande réduite. On assistera alors à la marginalisation des économies insulaires ne pouvant se positionner sur des marchés de niche aux échelles mondiales et régionales avec pour principaux corollaires l’exode rural et la migration internationale. Les recompositions économiques et territoriales qui s’annoncent sont des processus durables qui s’inscrivent dans le temps long. En revanche, le sommet de Copenhague a montré que la structuration politique des États insulaires sur la scène internationale est un processus fragile. L’AOSIS est sortie éclatée de ce sommet. L’avenir des îles est définitivement sous contrainte du changement climatique et il s’annonce bien sombre.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".