L’adaptation du droit aux changements climatiques en matière d’érosion des zones côtières
Bibliographic record
Abstract
Aggravée par des stresseurs anthropiques comme le déboisement des berges, l’érosion côtière est un phénomène principalement naturel susceptible de causer à plus ou moins long terme des dommages importants à maintes communautés côtières. Alors que les structures côtières sont de plus en plus vulnérables en raison des changements climatiques et de la fréquence accrue des événements météorologiques extrêmes en résultant, les réponses de quatre municipalités québécoises et du gouvernement du Québec afin de gérer les risques associés au recul côtier à la suite des grandes marées de 2010 sont examinées. Les auteurs relèvent, par l’examen diachronique des stratégies de réduction du risque d’érosion, d’atténuation des dommages et d’indemnisation applicables, certains changements de paradigmes apparus à la suite de cet événement ainsi que les changements nécessaires en vue de développer une réponse appropriée quant à la gestion des risques humains, matériels et environnementaux découlant de l’érosion côtière dans un contexte de 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 | 0.000 | 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 | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".