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Enregistrement W1999035229 · doi:10.4000/vertigo.15252

Quelles conditions à l’acceptation d’un dispositif incitatif de politique publique en agriculture ?

2014· article· fr· W1999035229 sur OpenAlexvenueno aff
Jean-Pierre Del Corso, Géneviève Nguyen

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’article s’intéresse à un dispositif institutionnel particulier appelé les mesures agro-environnementales territorialisées Directive cadre sur l’eau (MAET-DCE). Ce dispositif a été introduit par les pouvoirs publics en 2007 pour inciter les agriculteurs à recourir à des pratiques davantage respectueuses de la ressource en eau. Toutefois, l’adhésion des agriculteurs à un changement de pratiques est loin d’être acquise. Partant de ce constat, l’article vise à montrer que le dispositif MAET en tant qu’innovation institutionnelle et technique ne pourra produire les effets escomptés, à savoir contribuer à améliorer la qualité de l’eau, que s’il devient acceptable aux yeux des agriculteurs impliqués. Le concept de légitimité sert à préciser les conditions requises à cette acceptation. L’expérience relativement réussie d’une MAET-DCE conduite en Midi-Pyrénées est utilisée comme cas d’étude.D’un point de vue conceptuel, les contributions d’auteurs en économie, comme Amartya Sen, Daniel Bromley et Arild Vatn servent à mieux comprendre comment des acteurs peuvent collectivement actualiser leurs croyances et leurs raisons d’agir, et par ce biais légitimer le changement de pratiques agricoles véhiculé par une mesure de politique publique. En cohérence avec le cadre d’analyse théorique, la démarche méthodologique combine une analyse du compromis institutionnel sur lequel repose le dispositif MAET-DCE et une analyse comparative des croyances sous-jacentes aux raisons d’agir des agriculteurs engagés et non engagés dans la MAET étudiée. Ces croyances sont constatées au travers des pratiques agricoles effectives et à travers les discours d’acteurs, agriculteurs et conseillers MAET.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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