Ça dégèle! : Frozen-Ground Cartoons ; Une collaboration internationale entre artistes et scientifiques du pergélisol
Bibliographic record
Abstract
Ce projet est né en octobre 2015 avec une idée de fou: préparer et soumettre une demande de financement pour un projet de vulgarisation scientifique international, multidisciplinaire et non traditionnel… le tout en 48 heures. On dirait bien que ça a fonctionné. Un groupe de jeunes chercheurs motivés du Canada et d’Europe ont joint leurs efforts afin de réunir arts et science dans un projet de bandes dessinées sur le pergélisol (sol gelé). L’objectif de ce projet est de présenter et d’expliquer la recherche scientifique réalisée à travers l’Arctique, en mettant l’emphase sur le travail de terrain et sur l’environnement nordique en mutation. Le public-cible inclut les enfants, jeunes et moins jeunes, les parents et les enseignants, avec comme but de rendre la science du pergélisol amusante et accessible au grand public. Ce qu’il faut savoir, c’est que le pergélisol occupe une superficie de plus de vingt millions de kilomètres carrés dans l’hémisphère nord. Avec le réchauffement climatique, le pergélisol dégèle et devient plus instable sous les bâtiments, les routes et les pistes d’aéroports. Le dégel rapide d’un sol autrefois gelé perturbe également les écosystèmes, notamment la qualité de l’eau dans les milieux aquatiques, et relâche du carbone vers l’atmosphère sous forme de gaz à effet de serre, amplifiant le réchauffement. Bref, la dynamique du pergélisol face aux changements climatiques nous concerne tous. Ce projet a reçu un premier soutien financier de l’International Permafrost Association (IPA) en 2015, et depuis, plusieurs autres partenaires se sont joints à nous. C’est grâce à eux que nous présentons aujourd’hui cette version française. Nous y voilà, donc, trois ans après cette première idée. Ce que vous vous apprê-tez à lire est le résultat de nombreux échanges entre artistes et scientifiques. Nous avons d’abord lancé un appel d’offres et reçu 49 dossiers d’artistes pro-venant de 16 pays. Au terme d’une évaluation rigoureuse, nous avons choisi deux artistes pour travailler sur ce projet : Noémie Ross du Canada et Heta Nääs de Finlande. Avec l’apport des scientifiques, Noémie et Heta ont créé de fabuleuses illustrations expliquant les changements en cours dans les régions affectées par le pergélisol, comment ces mutations affectent les populations et les espèces, et ce que font les scientifiques pour mieux comprendre ces changements et aider les populations à s’y adapter. Nous souhaitons à tous beaucoup de plaisir à lire ce livret et nous en profitons pour remercier chaleureusement tous nos partenaires.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.096 | 0.014 |
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".