Atténuer l’impact des pratiques de pêche sur les écosystèmes par l’application du gradient de juridicité
Notice bibliographique
Résumé
L’impact croissant des pratiques de pêche sur les écosystèmes marins et les services écosystémiques rend nécessaire la mobilisation de moyens juridiques et sociétaux afin de corriger les effets pervers qu’elles produisent. L’autorité publique peut-elle, par l’intermédiaire du droit, s’immiscer librement dans la régulation de ces pratiques pour leur permettre de produire un effet vertueux sur la biodiversité, les écosystèmes et les services écosystémiques ? N’existe-t-il pas un seuil au-delà duquel elle ne doit plus agir ? Il semble possible de répondre à ces questions en appliquant l’outil d’analyse juridique émergent et récemment conceptualisé appelé gradient de juridicité. L’application inédite de cet outil est ici étudiée au sein d’un laboratoire d’observation depuis longtemps mobilisé pour étudier d’un point de vue social, gestionnaire et environnemental les pratiques de pêche professionnelle susceptibles d’impacter la biodiversité et les services : le Parc Naturel Marin d’Iroise. Après avoir dressé un état des lieux des pratiques et de leurs impacts sur la biodiversité, les écosystèmes et les services écosystémiques, l’article recensera les principaux instruments de droit positif et les régulations privées applicables pour rendre compte de leur degré d’effectivité et d’efficacité. Sur cette base, l’article proposera alors d’appliquer le gradient de juridicité, pour envisager une nouvelle manière d’agir sur les pratiques, de la part de l’autorité publique. Cette démarche trouvera un prolongement dans la réflexion portant sur la construction du concept de gouvernance.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».