Notice bibliographique
Résumé
Partout sur la planète, le capitalisme est à la recherche de nouvelles ressources à exploiter pour nourrir une croissance économique dont il est de plus en plus évident qu’elle ne pourra se poursuivre indéfiniment (Latouche, 2007; Kempf, 2007 et 2009). Dans plusieurs pays pauvres d’Amérique latine, d’Afrique et d’Asie, mais aussi en Europe et en Amérique du Nord dans les régions à la recherche d’un projet d’amélioration des conditions de vie, le tourisme apparait souvent comme une panacée, le remède à tous les maux. Cette mise en tourisme signifie qu’il faut « vendre » un produit que les touristes achèteront. Il peut s’agir de services, d’artisanat, mais il s’agit souvent de paysages. Domont rapporte d’ailleurs des travaux récents qui montrent que les paysages (landscapes) influencent les migrations (Domont, 2011, p. 339). Mais que vend-on au juste quand on vend un paysage? En fait, comment celui-ci devient-il une ressource? Comment est-il consommé? Et quels sont les enjeux et les conséquences pour les populations locales? Ce court texte vise à présenter quelques éléments sans prétendre faire le tour de la question, histoire d’assoir les débats autour de cette notion de paysage sur des bases solides.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,009 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».