Valorisation des aménités et développement territorial : le rôle des Parcs Naturels Régionaux
Notice bibliographique
Résumé
Deux approches complémentaires ont été mobilisées afin de mettre en évidence les liens potentiels entre aménités environnementales, rente territoriale et processus de développement. La première approche est expérimentale et interdisciplinaire, en associant écologie, sciences cognitives et économie-gestion, afin de déterminer la qualité en aménités des espaces fréquentés (offre) et leur perception (demande), puis leur traduction en termes de potentiel de rente territoriale dans les Massifs des Bauges et du Sancy (France). La seconde approche repose sur une méthode quantitative avec groupe de contrôle. Elle compare des indicateurs socio-économiques, de structure spatiale, de dotations en aménités de communes membres de Parcs Naturels Régionaux (PNR) en Auvergne et Rhône-Alpes, appariées à des communes équivalentes hors PNR. La première approche a mis en évidence six systèmes d’aménités perçus par les « usagers » de façon positive et très différenciée selon leur mode de fréquentation (permanent ou temporaire). Cependant, leurs préférences environnementales se traduisent peu par des rentes territoriales dans les terrains étudiés, tant au niveau des produits que des services. Un potentiel de rente a néanmoins été mis en évidence pour certains produits. La seconde approche montre que les communes adhérant à un PNR affichent des indicateurs touristiques (densité de lits, emplois) plus élevés et que leur économie ne subit pas de conséquences négatives dues à l'adhésion à un PNR. Pour stimuler le développement des territoires, une plus forte correspondance semble donc nécessaire entre leurs aménités et la valorisation associée de leurs produits et services.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».