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Enregistrement W1599272511 · doi:10.4000/vertigo.13558

Caractériser les valeurs environnementales au cours du temps : une étape indispensable à la gestion des patrimoines naturels : Le cas de la restauration des bras morts de l’Ain et du Rhône

2013· article· fr· W1599272511 sur OpenAlexvenueno aff
Marylise Cottet

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un environnement ne devient patrimoine que s’il représente un bien commun, transmis de génération en génération, en vertu des valeurs qu’elles lui associent. Le caractère patrimonial d’un environnement repose avant tout sur un legs. Pour mieux comprendre le processus de patrimonialisation, il importe donc de consacrer une attention particulière aux valeurs associées aux environnements par les anciennes générations. Ce sont ces valeurs qui contribuent à sélectionner les environnements « méritant » d’être transmis. La restauration des bras morts du Rhône et de l’Ain représente un contexte opérationnel tout à fait pertinent pour analyser ces valeurs : un environnement ne peut être préservé dans le temps que s’il est porteur de sens et perçu comme patrimoine. 31 entretiens ont été menés pour identifier quelles valeurs sont associées aux bras morts par l’ancienne génération. Ils ont fait l’objet d’une analyse de contenu, dont le codage repose sur huit classes de valeur. La pratique des bras morts par la génération ancienne a fait émerger de multiples valeurs. À ce titre, ils représentent à ses yeux des patrimoines naturels. Ce résultat montre que la patrimonialisation peut avoir lieu de manière spontanée, sans pour autant passer par une protection institutionnelle. Il montre également que la patrimonialisation pourrait être remise en cause par une évolution des pratiques sociales. Ces constats soulèvent de nombreuses interrogations pour la gestion des patrimoines naturels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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