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Enregistrement W3100592444 · doi:10.4000/vertigo.28393

La dynamique d’enfrichement, ses expressions paysagères et ses significations : le cas du Beaujolais viticole

2020· article· fr· W3100592444 sur OpenAlexvenueno aff
Jessica Pic, Yoann Le Guen, Étienne Cossart, Mathieu Fressard

Notice bibliographique

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

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Beaujolais est un vignoble en crise économique depuis la fin des années 1990. Elle se matérialise dans les paysages par une dynamique d’enfrichement qui préoccupe les acteurs locaux. La caractérisation de cette dynamique, nécessaire pour comprendre et endiguer le phénomène, fait face à deux difficultés : (i) théorique, liée à la définition même du terme de friche, et (ii) technique, liée à la quantification et la qualification de l’enfrichement. Un protocole combinant photo-interprétation, inventaire de terrain et entretiens, a été appliqué pour caractériser la diversité des expressions paysagères de l’objet friche et envisager sa polymorphie. Ce travail se concentre sur trois secteurs du Beaujolais viticole afin de dégager les modalités sous-jacentes à l’enfrichement. Une typologie comprenant six types de parcelles en friche a été construite : chaque type présente un impact paysager différent au vu de sa physionomie. Trois filiations temporelles entre les types ont été identifiées : une famille de friches de coteaux, une de plaine dont les ceps ont été arrachés et une de plaine non-arrachés. L’enfrichement a en outre été quantifié et représente en 2017, respectivement, 1,5 %, 8,4 % et 8,7 % de la surface en vignes de la Basse-Ardières, du Marverand et du Merloux en 1999. Ces taux montrent un différentiel entre le nord et le sud du territoire, témoignant d’un vignoble plus résilient en Basse-Ardières (classification en cru) tandis qu’en Marverand et Merloux l’enfrichement est prépondérant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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