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Record W4411031386 · doi:10.7202/1116200ar

L’industrie touristique côtière de la MRC de Rimouski-Neigette s’adapte-t-elle aux changements climatiques ?

2024· article· fr· W4411031386 on OpenAlexaffvenueabout
Josée Laflamme, Anne Fauré, Asmine Désirade

Bibliographic record

Venue˜Le œclimatoscope · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité du Québec à Rimouski
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La vulnérabilité des activités touristiques côtières face aux conséquences des changements climatiques n’est plus à démontrer. L’objectif est ici de comprendre comment les parties prenantes du tourisme côtier élaborent des mesures adaptatives afin de surmonter les effets des changements climatiques. Le territoire considéré est celui de la MRC Rimouski-Neigette, où les ondes de tempête, l’érosion côtière et la submersion marine sont présentes. Les dommages causés aux bâtiments d’ici 2065 sont estimés à 96 millions de dollars (Bernatchez et al., 2015). Pour répondre à l’objectif de l’étude, une méthodologie qualitative par entrevues semi-dirigées auprès des acteurs clés a été favorisée. Les résultats montrent notamment que les organisations touristiques sont conscientes de la problématique et mettent en place diverses mesures d’adaptation, alors que les responsables gouvernementaux, de concert avec les scientifiques et les OBNL, documentent les phénomènes, développent des techniques d’adaptation et vulgarisent les connaissances sur le sujet. La pertinence sociale de cette étude est manifeste et est en ligne droite avec l’axe 5 du Plan d’action pour un tourisme responsable et durable 2020- 2025 du ministère du Tourisme particulièrement dans l’accompagnement des parties prenantes dans l’adaptation 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 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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient 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: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.708
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.040
GPT teacher head0.320
Teacher spread0.280 · 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
GenreOther

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".

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Published2024
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