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Enregistrement W3039331386 · doi:10.4000/vertigo.27769

Comment vivre avec des conflits d’usages au sein d’un espace naturel protégé exposé à des risques littoraux ?

2020· article· fr· W3039331386 sur OpenAlexvenueno aff
Caroline Rufin-Soler, Marie-Hélène Ruz, Philippe Deboudt, Rachel Révillon

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article propose une analyse de la fabrication des conflits d’usages entre acteurs de la gestion d’un espace exposé à des risques naturels côtiers le long de la mer du Nord, dans la Région Hauts de France, le Platier d’Oye. Il s’agit d’un espace littoral poldérisé au début du 20e siècle, objet de logiques successives d’appropriation et de dynamiques côtières qui ont contribué au développement de conflits entre les acteurs, porteurs de ces différentes logiques. L’article analyse dans une première partie ces différentes logiques qui ont contribué à la fabrication de ce territoire côtier avec d’abord un espace urbanisé, un espace de nature protégée et un espace à risques. L’article se focalise sur l’analyse des processus d’émergence des conflits d’usages dans ce territoire côtier en lien avec le développement des risques côtiers et de la protection du patrimoine naturel. La seconde partie de l’article propose une analyse inédite des conflits d’usages liés à la gestion de la fréquentation et à la gestion des risques d’érosion côtière et de submersion marine. Les données collectées et les analyses rassemblées dans cet article s’appuient sur le projet de recherche « Co-construction de stratégies d’adaptation au changement climatique en Côte d’Opale » (COSACO)1 soutenu par le programme « Quels littoraux pour demain ? » de la Fondation de France.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,219 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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