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Enregistrement W2108851642 · doi:10.4000/vertigo.13046

Des clichés protectionnistes aux discours intégrateurs : l’institutionnalisation de réserves naturelles de France

2012· article· fr· W2108851642 sur OpenAlexvenueno aff
Clara Therville, Raphaël Mathevet, Frédéric Bioret

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les aires protégées apparaissent de plus en plus comme des systèmes socio-écologiques dynamiques et ouverts en interaction avec leur environnement. Dans ce contexte nous nous intéressons aux réserves naturelles, l’un des principaux outils de conservation du patrimoine naturel en France. L’association Réserves Naturelles de France (RNF) coordonne les gestionnaires de réserves naturelles. À la fois réseau national d’espaces naturels protégés au patrimoine naturel remarquable, centre de mutualisation des expériences des membres de ce réseau et organisme de promotion de l’outil « réserve naturelle », RNF tient une place importante dans le paysage institutionnel de la protection de la nature en France. Nous présentons dans ce papier l’évolution du réseau RNF au cours des trente dernières années, les mécanismes qui ont contribué à sa construction et les frontières qui bornent son champ d’action. L’analyse de l’émergence des thématiques liées au développement durable des territoires dans le réseau RNF permet, d’une part, de mettre en évidence les enjeux institutionnels, organisationnels, culturels et stratégiques de ce réseau et d’autre part, de discuter la thèse d’une institutionnalisation inachevée symbolisée par la substitution partielle du cliché protectionniste par le nouveau super-cliché de la conservation intégrée. Nous terminons en identifiant les enjeux de l’évolution de la composition des membres de ce réseau, les risques de dérives localistes inhérents à toute politique de décentralisation et l’enjeu crucial de la coopération inter-réseaux.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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