Le territoire, un système socio-patrimonial décrypté par le modèle de l’Acteur en 4 Dimensions
Notice bibliographique
Résumé
Le territoire, entité relationnelle complexe, met en avant la dualité homme-nature en mêlant morphologie de l’espace et subjectivité du regard passé, présent et futur. Une notion polysémique donc, qui pour certains auteurs ne fait plus sens. Plutôt que d’abandonner la notion de territoire, nous proposons au contraire d’accepter la mouvance du concept et d’approfondir l’analyse de cette complexité territoriale. Pour ce faire, cet article expose deux thèses complémentaires. D’un point de vue théorique, nous positionnons le territoire en tant que système socio-patrimonial, fruit des relations sociales et des relations au patrimoine (naturel et culturel). Le territoire serait alors un noeud interactionnel entre ce que nous appelons rapport social et rapport patrimonial. D’un point de vue pratique, nous proposons d’opérationnaliser cette définition au-travers d’un modèle de diagnostic territorial intitulé l’Acteur en 4 Dimensions (A4D) qui vise l’analyse du jeu d‘acteurs par l’étude des liens entre humains et liens au non humain. L’A4D permet de constituer ce que nous nommons des empreintes territoriales propres à chaque acteur, une radiographie synchronique des liens sociaux et patrimoniaux sur un territoire. Ce modèle conceptuel d’analyse est vecteur d’informations sur le jeu d‘acteurs et de dialogue entre parties intéressées. Il s’adresse alors aux chercheurs, porteurs de projets, médiateurs ainsi qu’aux acteurs territoriaux eux-mêmes. Nos résultats montrent que l’étude des liens sociaux ne peut se faire indépendamment du contexte dans lesquels ils sont ancrés et inversement, que les liens homme-nature existent par le biais de relations sociales. Des objets qui font du lien ; des liens qui font des objets : une problématique à approfondir pour décrypter ce qu’est le territoire au-travers d’une analyse sur les attaches entre nature et culture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».