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Enregistrement W2438135148 · doi:10.4000/vertigo.17387

Une approche pluridisciplinaire et pluri-scalaire des dynamiques paysagères du bassin minier du Nord-Pas-de-Calais 

2016· article· fr· W2438135148 sur OpenAlexvenueno aff
Fabrice Raffin, Antoine Luginbühl, Olivier Pollet

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce texte revient sur la démarche de recherche participative et pluridisciplinaire menée durant trois ans dans le cadre du programme ITTECOP sur le territoire de la communauté d’agglomération d’Henin Carvin (CAHC) dans le Nord-Pas-de-Calais. Une caractéristique de cette recherche est d’avoir rassemblé une équipe de paysagistes et une de sociologues. La démarche part d’une conception du paysage comme cadre intégrateur de réflexion et d’action et outil capable de faire émerger une action territoriale concertée et durable. Le propos dépasse néanmoins une définition commune et désormais assez consensuelle du paysage comme « construction sociale », en ajoutant une interrogation sur la diversité des acteurs aménageurs, au-delà de l’image erronée de la toute-puissance des acteurs publics et aménageurs légitimes du territoire (ou à l’inverse de leur perte de pouvoir et de la privatisation des espaces urbains au profit des seuls acteurs économiques devenus tout puissants). La démarche scientifique et les données produites servent alors d’éléments de débat dans la phase participative. L’identification de la diversité des acteurs aménageurs (publics, privés, associatifs) et la mise à jour des catégories qu’ils mobilisent dans leurs actions servent de fondement à une interrogation collective sur les dynamiques paysagères que nous observons.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0180,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,232 · 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
Publié2016
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