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Record W2888216971 · doi:10.4000/vertigo.19450

Les implications des migrations climatiques sur la souveraineté des États

2018· article· fr· W2888216971 on OpenAlexvenueno aff
André Moine

Bibliographic record

VenueVertigO · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicClimate Change, Adaptation, Migration
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

La sédentarisation a, entre autres effets, favorisé la création d’institutions territorialisées. Parmi elles, l'État, qui dispose d’une place centrale, est souverain et, du fait de cette qualité, il exerce son pouvoir sur un territoire aux frontières définies et sur la population qui y réside. Dès lors, la mobilité contrainte de l’éventuel nomade climatique se heurte à des frontières étatiques. Les changements climatiques provoquent et provoqueront en effet des déplacements de populations soit à l’intérieur de leur pays d’origine soit vers d’autres territoires étatiques. Le droit international ne contient pas de réglementation spécifique relative à ces migrants climatiques. Examinés en l'occurrence sous l’angle de la souveraineté des États, les mouvements de population causés par les changements climatiques concernent les compétences des États touchés par ces changements et celles des autres États susceptibles d’accueillir ces migrants. Les déplacements internes de population pour raisons climatiques doivent respecter les droits des personnes affectées, mais relèvent, sauf exception, de la compétence souveraine de l'État concerné. En revanche, la souveraineté de l'État submergé dont la population se réfugie sur d’autres territoires terrestres est mise en cause. Quant aux autres États, les migrations climatiques les amènent à définir souverainement une politique relative à ces flux migratoires et à éventuellement envisager ou procéder à des aménagements institutionnels pour la présence de ces migrants.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.033
Threshold uncertainty score0.065

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.001

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.

Opus teacher head0.165
GPT teacher head0.362
Teacher spread0.198 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2018
Admission routes1
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