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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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,004
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 Opus0,015
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 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
Publié2017
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Résumé présentoui

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