The influence of compensation systems on residential choices in coastal risk contexts in France and Québec
Bibliographic record
Abstract
En dépit de l’accentuation de l’érosion et la submersion côtières dans un contexte de changements climatiques, l’attrait pour la vie en bord de mer demeure prégnant en France et au Québec. Comprendre ce qui motive les choix des particuliers à acheter ou à rester proches du rivage devient un enjeu pour les pouvoirs publics afin de tenter d’infléchir cette tendance au profit de politiques d’adaptation comme la relocalisation. Dans le cadre d’un projet de recherche franco-québécois (ARICO), cette thèse en cotutelle interroge un facteur encore peu exploré en géographie : l’influence des systèmes d’indemnisation dans les choix résidentiels côtiers. En France et au Québec, une partie des coûts associés aux risques côtiers est mutualisée au travers de systèmes d’indemnisation solidaires où l’État intervient. L’hypothèse est donc que ces systèmes pourraient encourager les particuliers à acheter ou à rester en bord de mer, en faisant reposer les conséquences financières de ces risques sur la collectivité et non sur l’individu. Pour étayer cette hypothèse, une enquête, à différentes échelles de la France et du Québec, a été menée par entretiens auprès de 54 acteurs des secteurs privés et publics et par questionnaire auprès de 371 propriétaires de résidences côtières. L’analyse croisée des données recueillies par entretien et par questionnaire, et la comparaison France- Québec, montrent que ces systèmes influencent différemment les choix résidentiels, en fonction de la manière dont la solidarité est articulée à la responsabilité individuelle. Ce constat plaide non pas pour l’abandon de la solidarité, mais pour une redéfinition de ses modalités.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 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) | 0.005 | 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".