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Enregistrement W2622201983 · doi:10.4000/vertigo.18376

Promouvoir l’agriculture dans le projet de territoire pour faciliter la mise à disposition du foncier : le cas de la châtaigneraie ardéchoise

2017· article· fr· W2622201983 sur OpenAlexvenueno aff
Camille Demené, Odile Audibert

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans un contexte de rareté croissante du foncier, la question de la mise à disposition de parcelles agricoles est toujours épineuse. Le bail rural, soumis au statut du fermage et hérité des politiques de modernisation de l’agriculture de l’après-guerre, en reste aujourd’hui l’outil essentiel. Conçu pour satisfaire aux exigences de l’activité agricole et de sa modernisation, le bail connait toutefois aujourd’hui une certaine disgrâce aux yeux des propriétaires, qui craignent d’y voir disparaître leurs droits à disposer librement de leur foncier. Dans ce contexte, notre contribution s’interroge sur la légitimité actuelle du bail rural et sur le possible renouvellement des modalités de mise à disposition du foncier. Nous faisons l’hypothèse que celle-ci est facilitée dès lors qu’un projet de mise en valeur agricole est partagé entre les parties – propriétaires et agriculteurs. S’il doit avant tout contribuer à une reconnaissance commune des enjeux et à une meilleure acceptation du bail, ce projet partagé peut également ouvrir la voie à des formes originales, notamment collectives, de mise à disposition du foncier. Nous étayerons notre proposition par l’analyse des actions conduites dans le cadre du programme de reconquête de la châtaigneraie, production agricole emblématique des Monts d’Ardèche. Nous y soulignerons l’importance de l’adhésion, à différentes échelles – du territoire à la parcelle - des acteurs à un projet agricole fédérateur, pour améliorer les conditions de mise à disposition du foncier.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSans objet
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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