Les défis des communautés côtières pour rehausser la résilience et leur capacité à faire face aux intempéries climatiques
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est de présenter les défis auxquels les communautés côtières doivent faire face pour rehausser leur niveau de résilience et leur capacité à s’adapter face aux intempéries climatiques. L’accent est mis sur la nécessité d’intégrer ces deux éléments dans un processus de réflexion de planification stratégique holistique à long terme. Ceci est nécessaire afin d’éviter la marginalisation de la problématique des changements et de la variabilité climatiques (CVC) par rapport aux autres enjeux auxquels doivent faire face ces communautés (p. ex. le maintien et le développement des emplois et des services à la population). Nous utiliserons les concepts de la planification stratégique pour et par la communauté, ce qui implique la mobilisation et la participation de tous les segments d’intérêts dans les communautés dans toutes les phases de cette planification stratégique : la construction d’une vision future ; l’identification des orientations stratégiques (p. ex. dont potentiellement une concernant la résilience et la capacité d’adaptation ; l’identification des types d’actions possibles et souhaitables dans une telle orientation…). Nous faisons référence aux zones côtières au Québec, au Nouveau-Brunswick et en Europe occidentale. Les résultats démontrent l’importance avant tout de l’appropriation de la problématique des CVC en tant que phénomène récurrent ainsi que la mobilisation de tous les segments d’intérêt légitime d’une communauté, peu importe que certains segments ne soient pas eux-mêmes touchés par ce phénomène. En conclusion, nous soulignons l’importance d’une communication efficace à chaque étape et la construction d’une culture de solidarité communautaire ce qui peut être en elle-même une orientation stratégique.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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".