Vers une climatique du littoral. Une ethnographie sensible au milieu ambiant
Bibliographic record
Abstract
Peut-on mettre en évidence une sensibilité au changement climatique auprès des populations habitant le littoral breton ? Les habitants de territoires particulièrement vulnérables tels que la presqu’île de Gâvres prêtent-ils une attention particulière à leur milieu de vie ? Ces questions mettent le problème du changement climatique à l’épreuve des ambiances, des manières d’habiter et des façons d’éprouver le littoral. Un dispositif d'enquête original a été expérimenté, apparenté à une ethnographie sensible et s’attachant à étudier le caractère incarné et situé de la relation des habitants à leur milieu de vie. Si sensibilité au changement climatique il y a, nous faisons l’hypothèse qu’elle s’incarne dans des perceptions sensibles, des traces matérielles, des gestes quotidiens, des paroles ordinaires, des paysages locaux. Par son caractère quasi insulaire, Gâvres est très marqué par la présence des éléments naturels, en particulier l’eau, le sable et l’air. La notion d’élément devient alors une notion centrale pour penser les ambiances littorales et ouvrir à une climatique sensible intégrant aussi bien les composantes physiques et matérielles de l’écologie locale que les composantes sociales et existentielles du milieu ambiant.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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 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".