Faire face aux défis climatiques, opportunités et freins de l’action à Saint-André-de-Kamouraska. Étude des modes de gouvernance des acteurs-clefs de la gestion des risques
Bibliographic record
Abstract
Après avoir mis en évidence les acteurs-clefs de la gestion du risque à Saint-André de Kamouraska (Québec, Canada), cet article rend compte de leurs visions de modes de gouvernance qui permettent de faire face aux défis posés par les risques climatiques. Dans notre étude, nous documentons les facteurs qui renforcent les capacités d’adaptation et de résilience de la communauté. Nous révélons les « possibles » conçus par les acteurs-clefs, soit les chemins que peut emprunter le changement. Nous déterminons la place qu’occupe l’environnement dans le discours de ces intervenants et nous constatons la promotion de modes de gouvernance territorialisés aux caractères adaptatifs. Dans l’urgence de l’événement météorologique extrême, est-ce que de tels modes de gouvernance sont applicables? Ayant fait l’expérience d’une submersion marine en décembre 2010, le cas de Saint-André-de-Kamouraska fournit quelques éléments de réponses à cette question.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".