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Enregistrement W1965630795 · doi:10.4000/rga.868

L’impact de la mobilisation écorégionale sur les politiques en matière de montagne dans les Alpes suisses et la Sierra Nevada en Californie

2009· article· fr· W1965630795 sur OpenAlexaff
Jörg Balsiger

Notice bibliographique

RevueRevue de géographie alpine · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensCentre de Santé et de Services Sociaux de la Montagne
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les régions de montagne ont joué un rôle important dans l’évolution politique, l’histoire économique et l’imaginaire socioculturel, en Suisse comme en Californie. Cependant, l’émergence de l’État moderne et la mondialisation de l’économie ont conduit à une marginalisation croissante de ces régions. Au cours des quarante dernières années, les régimes politiques de part et d’autre ont mis au point des stratégies, des politiques et des programmes ciblés en faveur des régions de montagne. Le présent article suggère que la mobilisation écorégionale a joué un rôle important dans l’élaboration de ces politiques, aussi bien au niveau de leur nature que de leur évolution. En développant ou en détaillant des arguments relevés dans la littérature relative aux réseaux politiques, l’article défend l’idée que les changements affectant la nature de la dynamique des « paysages organisationnels » (la communauté d’acteurs liés ou non à l’État qui partagent un intérêt commun pour un thème ou un ensemble de thèmes politiques) entraînent des transformations des « architectures politiques » (la structure et l’orientation fondamentale des objectifs et des instruments en matière de politiques publiques). En appliquant ce cadre aux développements dans les Alpes suisses et dans la Sierra Nevada californienne au cours des 40 dernières années, le présent article expose la façon dont la mobilisation écorégionale a fait naître des tendances opposées dans les zones de montagne, à savoir un passage du développement des infrastructures à la conservation de la nature dans les Alpes, et de la conservation de la nature au développement économique local dans la Sierra Nevada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
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