Tant qu’il y aura des « profanes »… dans la gestion des risques littoraux
Bibliographic record
Abstract
Cet article part du constat selon lequel les pratiques et les discours actuels en matière de gestion des risques littoraux relèvent encore prioritairement de modes de gestion fondés sur les « savoirs experts ». Il interroge alors la validité du « modèle du déficit » qui sous-tend cette approche et qui présuppose, en l’absence d’une information et d’une communication officielles idoines, un public peu averti et peu rationnel face aux risques. Issu d’une enquête par questionnaire réalisée durant l’été 2013 sur les représentations sociales liées à l’érosion marine à Lacanau en Aquitaine, il démontre d’une part que ce déficit supposé en connaissances scientifiques n’est pas vérifié à l’échelle locale et d’autre part qu’une sensibilité et une réflexivité au sujet de l’érosion et des enjeux afférents existent au-delà des seules actions institutionnelles d’information et de sensibilisation. La conclusion revient sur quelques implications pratiques et politiques de ces résultats pour la gestion des risques littoraux.
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 | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| 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".