Le rôle d’Internet et des technologies de l’information et de la communication dans le partage de connaissances sur l’adaptation des communautés côtières aux changements climatiques : retour sur l’expérience de création d’un contenu en ligne
Bibliographic record
Abstract
Nous décrivons l’expérience de création d’un contenu en ligne sur l’adaptation aux changements climatiques en zone côtière dans une perspective internationale et le contexte dans lequel ce projet a évolué. L’objectif du projet était l’information, la communication, le soutien aux projets de recherche-action sur le terrain et le réseautage. L’utilisation d’Internet et des technologies de l’information et de la communication (TIC) permet en principe de favoriser la dissémination des connaissances de projets de recherche et de rejoindre les nombreuses communautés côtières du monde, mais les contextes nationaux et locaux varient, notamment en ce qui a trait à l’accès à de tels contenus. Par ailleurs, la présence de différentes audiences cible, aux connaissances et intérêts différents, oblige à évaluer la pertinence et l'intelligibilité des contenus. L’implication de partenaires de terrain peut s’avérer très utile dans ce contexte. L’adaptation à la variabilité et aux changements climatiques en zone côtière se prête particulièrement bien à un tel exercice puisque les défis environnementaux et les solutions d’adaptation se ressemblent partout dans le monde, les savoirs peuvent donc être utilisés à l’échelle mondiale.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".