L’utilisation du concept polysémique de résilience : une analyse empirique en zone côtière
Bibliographic record
Abstract
Le concept de résilience est aujourd’hui mobilisé dans le cadre des analyses portant sur l’adaptation des régions côtières aux impacts des changements climatiques. Or il s’agit d’un mot utilisé dans de nombreux cadres disciplinaires et auxquels il est associé une variété de sens et de contextes. Cet article propose de : (i) faire une analyse des usages du mot résilience pour comprendre les implications scientifiques, politiques, voir sociales, de la polysémie du concept, ceci dans les discours des différents acteurs, en milieu côtier, et dans un contexte de changements climatiques et (ii) mettre en place un cadre de mise en intelligibilité des usages de « résilience » à travers divers domaines d’action. Un projet international multi partenarial et hautement interdisciplinaire, le projet THESEUS, est utilisé comme étude de cas. Les principaux résultats montrent : (1) au niveau scientifique, les usages du mot résilience obéissent à une logique de paradigmes suivant les contextes de production des savoirs, (2) au niveau politique, les implications terminologiques suscitent un risque d’instrumentalisation du concept et un risque de conflit d’intérêts.
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 | 0.013 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".