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Enregistrement W206813269 · doi:10.7202/1044682ar

Faut-il en finir avec le développement durable ? Regard sur les zones humides méditerranéennes

2018· article· fr· W206813269 sur OpenAlexvenueno aff
Raphaël Mathevet

Notice bibliographique

RevueLes ateliers de l éthique · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceGeographyHumanitiesForestryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A partir de projets de conservation de la biodiversité ou de gestion intégrée des zones humides méditerranéennes, cet article montre que le développement durable de ces milieux relève avant tout d’une réflexion politique sur le maldéveloppement. Les projets de conservation de la biodiversité tentent de concilier conservation et développement avec divers succès. Parmi les obstacles, la réduction de la ressource en eau douce s’ajoute aux inégalités sociales et à la pauvreté. Favoriser et gérer les changements institutionnels, accroître le capital social des parties prenantes, apprendre et décider collectivement, constituent les éléments clés du développement durable. Il existe encore de nombreuses disparités dans les processus démocratiques aux échelles locales, régionales et nationales, mais un développement participatif est proposé. En étant davantage centré sur les besoins des populations locales que sur la croissance économique, en étant plus réflexif, en plaçant la critique de la science et la co-construction de projets au coeur du processus, le développement participatif des zones humides méditerranéennes peut offrir une alternative aux approches qui ont prévalues jusqu’à présent. Le développement durable des zones humides méditerranéennes est encore possible s’il accroît la capacité d’adaptation des systèmes sociaux et écologiques afin de repousser toute irréversibilité.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2018
Routes d'admission1
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