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Enregistrement W3040486955 · doi:10.4000/vertigo.27679

Wilderness gentrification et projets de rewilding

2020· article· fr· W3040486955 sur OpenAlexvenueno aff
Marie Méténier

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Philosophy and Ethics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesWildernessPolitical scienceEthnologyGeographyArtSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

D. Smith et al. (2018) ont récemment proposé d’appliquer au contexte britannique le concept de « wilderness gentrification » (Darling, 2005), appelant les chercheurs à poursuivre les recherches empiriques sur ce sujet. Cet article entend précisément répondre à cet appel. En s’appuyant sur un travail de terrain réalisé dans le parc national de Dartmoor de 2016 à 2018, il s’agira tout d’abord d’analyser la pertinence du concept de wilderness gentrification dans les parcs nationaux anglais. Les entretiens semi-directifs réalisés auprès des nouveaux habitants installés dans le parc national ont permis de corroborer l’hypothèse d’une wilderness gentrification à travers l’analyse des représentations qui justifient leurs stratégies résidentielles. S’il s’agit bien de la quête d’une wilderness à l’anglaise qui a poussé ces nouveaux habitants à venir s’installer dans les espaces étudiés, la mise en pratique de ces représentations se traduit par le développement d’initiatives de ré-ensauvagement qui s’inscrivent dans le mouvement du rewilding. Incarnant une nouvelle vision de la gestion de la nature dans les parcs nationaux anglais, ces pratiques individuelles et collectives, varient selon les échelles et les espaces (Taylor, 2005; Lorimer et al., 2015; Sandom et Wynne-Jones, 2019). Si ces nouvelles pratiques tendent à cristalliser des tensions, notamment entre les propriétaires des communs à Dartmoor, elles impulsent des réflexions nouvelles relatives à la manière d’intégrer ce nouveau mode de gestion pour le parc national.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,004

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,266
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
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