Qui a peur du changement climatique ?

Sautot Lucile, Chraibi Eric, Fize Jacques, Peillet Sébastien, Journaux Ludovic, Cernesson Flavie. 2019. Qui a peur du changement climatique ?. In : Actes de la Conférence internationale francophone Spatial Analysis and GEOmatics (SAGEO 2019). Bimonte Sandro (ed.), Lardon, Sylvie (ed.). CNRS. Clermont-Ferrand : CNRS, 194-204. Spatial Analysis and Geomatics (SAGEO 2019). 15, Clermont-Ferrand, 13 Novembre 2019/15 Novembre 2019.

Url - jeu de données - Dataverse Cirad : https://doi.org/10.18167/DVN1/ZRTW02

Résumé : Le Grand Débat National a été un événement politique important de l'année 2019. En utilisant les propositions en ligne récoltées lors de cette consultation, nous proposons une représentation du sentiment d'impact du changement climatique parmi les contributeurs du Grand Débat National en France Métropolitaine. Nous analysons les causes de ce sentiment, grâce à une analyse supervisée des contributions (via la Grande Annotation) et nous montrons l'intérêt complémentaire d'une analyse non-supervisée (par extraction de mots clés). Nous montrons la richesse du jeu de données que constitue le Grand Débat National, et les enjeux analytiques autour de ces données. Nous soulevons également quelques limites importantes à prendre en compte dont la représentativité du jeu de données.

Résumé (autre langue) : The French "Grand Débat National" (Great National Debate) was an important political event in 2019. Using the online proposals collected during this consultation, we propose a representation of the feeling of the impact of climate change among the contributors to the "Grand Débat National" in Metropolitan France. We analyze the causes of this feeling, through a supervised analysis of the contributions (via the Great Annotation) and we show the complementary interest of an unsupervised analysis (by extracting keywords). We show the richness of the data set that constitutes the "Grand Débat National", and the analytical stakes around these data. We also point out some important limitations to be taken into account, including the representativeness of the dataset.

Auteurs et affiliations

• Sautot Lucile, AgroParisTech (FRA)
• Chraibi Eric, IRSTEA (FRA)
• Fize Jacques, CIRAD-ES-UMR TETIS (FRA) ORCID: 0000-0003-1783-934X
• Peillet Sébastien, CIRAD-ES-UMR TETIS (FRA)
• Journaux Ludovic, AgroSup Dijon (FRA)
• Cernesson Flavie, AgroParisTech (FRA)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/597839/)

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