Acceptabilité sociale des mesures d’adaptation au changement climatique en zones côtières : une revue de dix enquêtes menées en France métropolitaine
Bibliographic record
Abstract
À partir d’une synthèse de dix enquêtes quantitatives réalisées au cours de la dernière décennie (2007-2017) en France métropolitaine, cet article vise à capitaliser des résultats de recherche sur les points de vue des citoyens relatifs aux mesures et aux modalités d’adaptation des territoires littoraux à l’élévation du niveau de la mer. Au-delà des perceptions et représentations sociales des phénomènes littoraux et des risques associés, l’article met en exergue, selon les territoires ou les types de population (résidents principaux, résidents secondaires, touristes...), l’influence de facteurs institutionnels sur l’acceptabilité des politiques de gestion du trait de côte : rôle de l’information, points de vue et représentations quant aux options d’adaptation (protection, ajustement, relocalisation…), légitimité et confiance vis-à-vis des institutions chargées de ces politiques, ou encore sentiments de justice ou d’injustice suscités par certaines mesures de financement des politiques d’adaptation. Parmi les résultats convergents, sont relevés un sentiment de manque ou de défaut d’information chez la plupart des enquêtés, ainsi qu’une approche séquentielle de l’adaptation où la relocalisation est davantage envisagée à moyen terme après une phase de protection. Concernant les modalités de mise en œuvre des mesures, un certain consensus émerge pour un portage par les autorités publiques (État notamment), associé à des mécanismes de solidarité financière (nationale ou régionale) et assorti de conditions sur la transparence et la légitimité des institutions gestionnaires.
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 | 0.012 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".