Les sciences sociales sont nécessaires et complémentaires des sciences naturelles pour la recherche sur les changements climatiques
Bibliographic record
Abstract
Climatologie, écologie, géologie : les sciences naturelles ont démontré l’existence et l’origine anthropique du dérèglement climatique. Pour autant, ce champ d’étude n’est pas l’apanage des seules sciences naturelles. En plus d’étudier la diversité de nos liens au monde vivant, la géographie, la sociologie, l’économie et autres disciplines sœurs permettent d’explorer des pistes complémentaires aux seules approches techniques pour répondre aux enjeux environnementaux. L’article présente les apports des sciences naturelles et des sciences sociales dans la compréhension et le déploiement de solutions d’atténuation et d’adaptation aux changements climatiques. Il décrit aussi une approche interdisciplinaire qui allie un jeu de rôles et des modélisations écologiques et climatiques afin de faciliter la prise de décision, la sensibilisation, et la diffusion de connaissances environnementales. Accessible à un lectorat formé en sciences naturelles ou en sciences sociales, l’article est ponctué d’exemples concrets tirés d’études classiques de la climatologie, de recherches contemporaines en sciences sociales, mais aussi de l’expérience de l’auteur – en particulier à travers Foster Forest, un jeu sérieux sur l’adaptation socio-économique de la foresterie aux changements climatiques.
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 | 0.019 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".