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Enregistrement W3178321581 · doi:10.4000/vertigo.30564

Questionner l’efficacité de la gouvernance d’une AMP : le cas de Natura 2000 en mer

2021· article· fr· W3178321581 sur OpenAlexvenueno aff
Jean‐Eudes Beuret, Ludovic Martel, Anne Cadoret, Frédérique Chlous, Julie Delannoy, Marie Lesueur, Christelle Noirot, Hélène Rey‐Valette, Lucille Ritschard, Paul Sauboua

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous nous intéressons ici à la gouvernance d’une catégorie d’aires marines protégées, Natura 2000 en mer, et aux déterminants de l’efficacité de la gouvernance des sites. Après avoir constitué une base de données portant sur 158 sites localisés en France métropolitaine, un échantillon de 20 sites a été l’objet d’une analyse comparative par études de cas. Nous constatons d’abord qu’un même cadre standard est décliné, en réalité, de façons différentes selon les façades, régions et sites. La diversité des situations de gouvernance est déchiffrée à partir de l’identification de quatre facteurs discriminants : l’enchevêtrement (ou non) du site dans un autre dispositif de gestion territoriale, les temporalités de la gouvernance (en amont ou en aval du document d’objectifs), les proximités locales (préexistantes ou à créer), la situation géographique du site (côtier ou au large). L’analyse porte ensuite sur ce que produit la gouvernance, selon ses caractéristiques, avec différents types de plus-values (effets directs et effets-rebonds, ressources, actions et coordinations) qui ne se révèlent effectives que sous certaines conditions. Les facteurs qui fondent l’efficacité et la qualité de la gouvernance sont finalement caractérisés, au regard des objectifs du dispositif et différentes pistes d’amélioration en sont déduites.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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