Dynamiques endogènes et exogènes contemporaines de la « renaissance rurale » : un essai typologique des régions françaises, espagnoles et italiennes
Notice bibliographique
Résumé
Si la renaissance rurale, chère au géographe français Bernard Kayser, est aujourd’hui en grande partie généralisée dans les campagnes des pays méditerranéens, elle s’inscrit encore de manière très différenciée dans l’espace et dans le temps. Alors que les différentes études nationales amènent à lire cette recomposition de l’espace rural essentiellement à partir de logiques résidentielles, elles occultent une réalité désormais bien plus complexe. Dans cet article, nous proposons de renouveler, voire réinterpréter, la lecture de la recomposition rurale, dans ses formes les plus variées, par une analyse typologique comparative à l’échelle de trois pays de l’Europe méditerranéenne, la France, l’Espagne et l’Italie. Plus largement, nous voulons mesurer la part des facteurs endogènes explicatifs de la recomposition démographique contemporaine rurale en présentant un travail de cartographie statistique multivariée à l’échelle des départements ou provinces rurales qui rendra compte de la complexité et de la différenciation spatiale des formes d’intégration socioéconomique des territoires ruraux.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».