Adaptation aux changements climatiques en zones côtières
Bibliographic record
Abstract
Les changements climatiques entraînent des perturbations importantes en milieu côtier, manifestées notamment par l’augmentation du niveau de la mer ou encore par l’intensification des événements météorologiques extrêmes. Des mesures d’adaptation doivent ainsi être prises par les pays afin de contrer ces effets néfastes et de gouverner efficacement les changements climatiques. Ces mesures et stratégies novatrices sont encore insuffisamment évaluées pour apprécier les progrès réalisés et distinguer celles qui sont efficaces de celles qui ne le sont pas. Le présent ouvrage dresse un portrait analytique des efforts consentis en matière de conception et d’utilisation d’indicateurs d’adaptation aux changements climatiques (ACC) en zones côtières. L’étude se fonde sur des investigations empiriques et systématiques dans le contexte d’un ensemble de pays membres de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), soit le Royaume-Uni, les Pays-Bas, la France, les États-Unis, l’Australie, la Nouvelle-Zélande et le Canada. Elle repose en outre sur une grille d’analyse articulée autour des questions suivantes : De quelle manière (et par qui) les indicateurs en matière d’ACC se rapportant à la gestion côtière ont-ils été élaborés ? Comment ces indicateurs sont-ils conçus et utilisés dans la pratique pour des fins de prise de décision ou de soutien à la gestion ? Quels sont les mécanismes de prise en compte de ces indicateurs dans les mécanismes de reddition de comptes et d’ajustement des mesures d’ACC relatives à la gestion côtière ? Si une multitude d’indicateurs sont énoncés dans les différents pays, force est de constater que les expériences institutionnalisées et systématisées d’utilisation de ces indicateurs dans les prises de décisions en adaptation en milieu côtier demeurent rares et parcellaires. Cet ouvrage contribuera certainement à raffiner le caractère encore embryonnaire et dissonant d’un grand nombre d’indicateurs de mesure de l’ACC.
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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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".