Quelle place pour les données issues des sciences humaines et sociales dans le développement de services climatiques régionaux ?
Bibliographic record
Abstract
La notion de service climatique, en voie d’émergence dans la recherche sciences humaines et sociales (SHS) et les politiques publiques, renvoie à un ensemble de services visant à venir en aide à la décision en matière d’atténuation et d’adaptation aux changements climatiques. Pour alimenter ces services et les adapter à un territoire spécifique, il est nécessaire de disposer de données régionales provenant à la fois des sciences naturelles et des sciences sociales. Cet article s’interroge sur la production et la gestion de données SHS dans une optique d’intégration dans ces services. Les SHS peuvent produire des données « climato-dépendantes » sur les perceptions de l’aléa climatique, sur les impacts, la vulnérabilité et les actions d’adaptation et d’atténuation, replaçant la question climatique dans son contexte socio-économique. Cet article présente les résultats issus d’une recension de littérature et de 47 entretiens semi-directifs avec des scientifiques en France.
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 | 0.029 | 0.045 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".