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Record W2993469105 · doi:10.4000/vertigo.26117

Contribution à l’étude des barrières et des leviers d’action face au changement climatique

2019· article· fr· W2993469105 on OpenAlexvenueno aff
Oumar Marega, Séverine Frère, Anne-Peggy Hellequin, Hervé Flanquart, Iratxe Calvo-Mendieta, Baptiste Berry, Sophie Cornet

Bibliographic record

VenueVertigO · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicClimate Change Communication and Perception
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L‘adoption des stratégies individuelles de lutte face au changement climatique est un enjeu majeur aussi bien sur le plan scientifique et environnemental que sur le plan sociétal. Cet article étudie dans quelle mesure les perceptions des populations ainsi que les contextes territoriaux peuvent être des barrières et/ou des leviers d’action face au changement du climat. La démarche s’appuie sur une étude comparée entre les communes de Lille et de Chauny, deux territoires proches sur le plan climatique, mais différents sur le plan géographique et socio-économique. Les résultats démontrent une diversité de perceptions et des stratégies de lutte que l’on peut attribuer à deux facteurs clés : le contexte géographique et les variables socioéconomiques des personnes enquêtées. Au niveau des perceptions du changement climatique, on constate une diversité liée au ressenti individuel des personnes enquêtées ; à leur niveau d’étude et à l’influence des principales sources d’information. Sur le plan des stratégies de lutte, des corrélations significatives existent entre les mesures adoptées et les niveaux de vie des populations enquêtées. Sur nos deux sites d’études, l’essentiel des mesures mises en avant va dans le sens de l’atténuation du changement climatique. Par ailleurs, le développement de ces actions d’atténuation est plus manifeste à Lille qu’à Chauny. Un des facteurs explicatifs de cette différence notable renvoie au contexte territorial et économique des deux sites.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.654
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.002

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 head0.314
GPT teacher head0.430
Teacher spread0.116 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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".

Quick stats

Citations1
Published2019
Admission routes1
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