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Enregistrement W4283714824 · doi:10.4000/vertigo.34924

Le plan d’occupation des sols en Algérie. Outil de participation des habitants ou mode de domination sociale ? Deux études de cas à Oran

2022· article· fr· W4283714824 sur OpenAlexvenueno aff
Madjid Chachour

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article se propose de porter un éclairage sur l’ampleur de la participation des acteurs sociaux (élus, citoyens habitants, administrés) dans l’élaboration des POS (plan d’occupation des sols) en Algérie, ainsi que les motifs de son dévoiement. Pour appréhender cette question, deux études de POS couvrant deux agglomérations communales de la Wilaya (préfecture) d’Oran, Oued Tlélat et Chehaïria, aborderont, en amont et tout au long de leur élaboration, le degré d’implication des acteurs dans le processus participatif. La démarche adoptée est basée sur la recherche-action. L’enquête prend forme autour d’une observation participante et active, et la réalisation d’entretiens auprès des acteurs concernés. Cette contribution a pu montrer l’existence d’un faisceau complexe de rapports de pouvoir entre acteurs sociaux, qui est marqué par la disparité des luttes et des tensions dues aux inégalités des compétences dans la prise de parole. Aussi, comme nous l’indique le sens large de la négociation et de la concertation entre les parties prenantes, il s’agit souvent d’engager leurs intérêts personnels divergents avec des valeurs multiples, notamment pour faire valoir les opinions sur les choix d’aménagements urbains et faire face à l’intransigeance des enjeux communs. Enfin, des pistes pour d’éventuels ajustements du dispositif participatif ont pu être dégagées pour impulser et améliorer l’élaboration des POS en Algérie.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
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