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Enregistrement W2888166793 · doi:10.4000/vertigo.20276

Rapport femme-forêt : vers un écoféminisme de la complexité 

2018· article· fr· W2888166793 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La dégradation de l’environnement constitue l’une des problématiques les plus cruciales du moment, les mécanismes et stratégies pour l’endiguer suscitent encore un certain nombre de débats houleux. L’une des approches privilégiées pour enrayer ce phénomène reste donc la résilience qui permet aux écosystèmes dégradés de retrouver relativement leur intégrité écologique initiale. Cependant, la contribution des femmes qui sont pourtant parmi les couches de la population les plus vulnérables et les plus touchées par cette dégradation reste très peu documentée et donc très peu valorisée. La grande majorité des productions scientifiques au sein des interfaces entre féminisme et écologie bien que constructifs restent très fortement entachées par une sorte de bataille de dualisme, commun à un certain discours scientifique dont la méthode nous semble quelque peu dépassée, ayant donc pour conséquence, d’éroder le substrat même de l’immense contribution desdites approches scientifiques sur la question. Il semble donc urgent et pertinent de regrouper ces contributions en une seule et même approche fondée sur une réflexion de la pensée complexe et sa place dans l’interface féminisme et écologie, approche que nous nommerons ici, « écoféminisme de la complexité ». Cette proposition nous semble d’autant plus pertinente qu’elle permettra de définir une plateforme de valorisation et de capitalisation des initiatives féminines de transformation positive des écosystèmes, en l’occurrence (pour les besoins de cet article) l’expérience de résilience des femmes maraîchères de la forêt classée de Mbao dans la banlieue dakaroise au Sénégal.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,017
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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