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Enregistrement W2964843300 · doi:10.4000/vertigo.24575

Écologie et régulation des relations homme-faune : repenser la conservation de la biodiversité par les Communs

2019· article· fr· W2964843300 sur OpenAlexvenueno aff
Nicolas Gaidet, Sigrid Aubert

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La manière dont l’Homme pense et représente ses relations avec l’animal sauvage a été profondément marquée d’une part par la manière dont les écologues ont décrit, organisé et expliqué le monde vivant, et d’autre part, par la manière dont les juristes ont élaboré et interprété les règles de droit. Les modes de classification, de quantification et de fonctionnalisation du vivant établi par la science écologique ont contribué à la formulation du droit autour de catégories assorties d’une finalité anthropocentrée de la régulation des relations entre humains et non-humains. Cette régulation a principalement consisté à atténuer les impacts du développement économique et à conserver une biodiversité minimum. Dans cette histoire, la place et le rôle des animaux sauvages comme acteurs des systèmes naturels ont été oubliés. Nous proposons ici de questionner la structure du droit en la confrontant aux pistes ouvertes par le renouveau des sciences écologiques, des débats et des dispositifs de politiques publiques pour dépasser la vision réductrice et anthropocentrée de l’enjeu de l’érosion de la biodiversité. L’approche par les Communs contribue aujourd’hui à remettre en question les modèles dominants de régulation des sociétés humaines en privilégiant le « faire commun ». Nous analysons les perspectives qu’offre cette approche pour restituer les notions d’interdépendance, de responsabilité, et de solidarité entre humains et non-humains dans l’usage des ressources.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2019
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