MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3132033362 · doi:10.4000/regulation.18148

La « visibilité des circuits courts » comme ressource commune

2020· article· fr· W3132033362 sur OpenAlexaff
Noé Guiraud, Juliette Rouchier

Notice bibliographique

RevueRevue de la régulation · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le conseil régional de Provence-Alpes-Côte d’Azur (Paca) a décidé, en décembre 2010, de créer l’Observatoire régional des circuits courts (ORCC), dans le but affiché d’accompagner l’essor de ces circuits alimentaires émergents. Cet observatoire devait à la fois permettre une meilleure connaissance du phénomène “circuits courts” et l’institution d’une gouvernance régionale à leur sujet. Mis en œuvre selon une logique descendante (« top-down »), l’observatoire a permis d’instaurer une importante proximité entre les membres, qui ont fini par élaborer une gouvernance horizontale, dépassant des antagonismes politiques initiaux assez forts. En analysant l’histoire de cette institution complexe, il est possible d’identifier les conflits successifs qui l’ont caractérisée durant ses cinq années d’existence et leurs méthodes de résolution. Si l’on se réfère au cadre d’analyse IAD (Institutional Analysis and Development) d’Elinor Ostrom (2010), il apparaît que les conflits étaient principalement liés à un dilemme social autour de la ressource “visibilité” - qui se déclinait individuellement mais aussi collectivement – et que les règles ont été élaborées pour définir l’appropriation et l’usage de cette ressource par les acteurs. On peut considérer que la construction incrémentale de cet ’ensemble de règles a permis de constituer une institution assez « complète » au sens de l’IAD, mais dont on pouvait également percevoir les fragilités, liées à l’ambiguïté de l’acteur conseil régional – tout à la fois promoteur et financeur. Elles se sont d’ailleurs confirmées lors d’un changement de majorité du conseil régional.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,203 · 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'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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevue de la régulationMême sujetFrench Urban and Social StudiesTravaux en français237 207