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Enregistrement W4244725757 · doi:10.4000/etudesrurales.11868

Sur les terrains du foncier

2018· paratext· fr· W4244725757 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueÉtudes rurales · 2018
Typeparatext
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce numéro soutient l’idée que les formes de gouvernances foncières se renouvellent sans que ne disparaissent les asymétries de pouvoir avec de nouveaux acteurs qui s’invitent dans le partage et le contrôle du foncier. Au Sud, ce sont des investisseurs qui spéculent sur ce nouvel « or brun », certains n’hésitant pas à déplacer des populations autochtones, arguant de la nécessité de « nourrir le monde » ou de générer une activité économique bénéfique au développement des zones concernées. Au Nord, de nouveaux habitants et usagers investissent les espaces ruraux pour des besoins de logement, de loisirs ou des désirs de campagne, tandis que les champs périurbains font l’objet d’attentions inédites des villes pour les préserver en tant qu’espaces nourriciers ou paysagers. Avec son approche éminemment pluridisciplinaire, ce dossier explore les gouvernances plurielles de la terre du Québec à l’Algérie, en passant par le Pays Basque, la Provence, la métropole lilloise, la vallée de Chamonix ou Lausanne. À cette diversité géographique s’ajoute une diversité thématique à travers trois approches : celle des conflits d’appropriation du sol prenant corps dans les territoires ; celle de la recomposition des politiques publiques – avec leurs emboîtements d’échelles – qui tentent d’encadrer l’usage du foncier, et enfin celle de la préservation des terres pour nourrir les citadins. Les auteurs, géographes, politistes, économistes ou sociologues, suivent les fils qui font la trame des gouvernances plurielles de la terre.

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)0,001
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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,013

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,255 · 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
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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