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Enregistrement W2581448378 · doi:10.4000/vertigo.18095

Construction de compromis autour d’une démarche d’accompagnement à la mise en place du plan d’aménagement de la pêcherie de la courbine en Mauritanie

2016· article· fr· W2581448378 sur OpenAlexvenueno aff
Nicolas Bécu, Amandine de Coninck, Moustapha Ould Taleb, Cheikh Abdallahi Ould Inejih, Mathieu Dionnet, Jean Emmanuel Rougier, Elsa Leteurtre, Pablo N. Chavance, Moustapha Bouzouma

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article explore les mécanismes par lesquels s’élaborent des compromis lors de la mise en œuvre de démarches de modélisation d’accompagnement. L’analyse se base sur l’application de cette démarche dans le cadre de la mise en place du Plan d’Aménagement des Pêcheries de courbine en Mauritanie. La mise au point de ce plan est une procédure réglementaire qui impose la concertation avec les acteurs de la pêche pour la définition de règles de gestion. Le processus de modélisation d’accompagnement a consisté en une série d’ateliers et de temps collectifs visant à co-construire une vision partagée du système de la filière courbine et de sa ressource. Il a impliqué des représentants de l’État, des professionnels (mareyeurs, capitaines-marins, propriétaires de navires) et des scientifiques. Pour analyser la construction de compromis, plusieurs campagnes d’interviews ont été réalisées et les principaux temps collectifs ont été observés et analysés. Les résultats montrent que l’apprentissage, le dévoilement, la modification des modes d’interaction entre participants et les catégorisations sont des mécanismes qui favorisent la constitution de compromis, tout en retenant l’hypothèse que les ateliers de simulation participative sont des moments privilégiés d’évolution des perceptions. L’article analyse également comment l’articulation entre le processus habituel d’élaboration des Plan d’Aménagement des Pêcheries en Mauritanie et la démarche de modélisation d’accompagnement, produit des arènes de dialogue entre décideurs, scientifiques et usagers, qui donnent un gage de qualité au processus de délibération et un levier pour favoriser l’acceptation du plan.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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