Jalons pour une géographie de la traduction : Mieux comprendre le territoire du lac de Buyo
Notice bibliographique
Résumé
A travers cet article, nous proposons une démarche d’analyse pour la conduite d’un diagnostic territorial autour de problématiques liées à l’environnement en lien avec la gestion du lac de Buyo en Côte d’Ivoire. Partant du principe que les diagnostics territoriaux mis en place ne permettent pas de dégager des enjeux partagés par l’ensemble des actants, il s’agit de s’interroger sur la formalisation de nouveaux outils capable de soutenir le dialogue entre des inter/actants hétérogènes. A partir d’une étude de cas que nous prenons pour fil conducteur dans notre analyse, nous exposons une nouvelle approche théorique et opérationnelle en appui sur le paradigme de la complexité appliqué au concept de territoire ainsi que sur la démarche de sociologie de la traduction visant à partir d’un trouble établi, à créer les conditions du partage de regards et d’actions. La démarche permet de suggérer une géographie de la traduction par le biais d’une matrice qui articule cinq sous-systèmes constitutifs du système territoire et quatre étapes de la sociologie de la traduction. La mise en place d’une synthèse cartographique permet d’exprimer les enjeux croisés découlant de l’analyse des jeux d’actants mise en oeuvre. L’ingéniosité hétérogène qui se traduit par la mise en place d’une « focale nette » du territoire est capable de stimuler la coopération faisant ainsi une ouverture vers la gouvernance. L’ensemble se présente comme un outil d’interprétation du trouble et des interactions sous-jacentes, qu’un chef de projet peut mobiliser à l’aune des diagnostics à mettre en œuvre pour animer un travail collectif dans une dimension prospective.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».