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Enregistrement W4394898750 · doi:10.7202/1110605ar

Entre hydroélectricité, érosion et loisir

2023· article· fr· W4394898750 sur OpenAlexaffvenueabout
Emmanuelle Bouchard-Bastien

Notice bibliographique

RevueAnthropologie et Sociétés · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’aménagement d’une centrale hydroélectrique et de son réservoir transforme profondément la matérialité d’un cours d’eau, en plus de perturber l’habitat faunique, floristique et les établissements humains. Malgré ces changements qui transforment aussi les usages de l’eau et ses paysages, une rivière peut être requalifiée par ses riverains et les acteurs socio-économiques et politiques pour devenir un milieu renaturalisé, revendiqué comme site de conservation et où se déploient de nouveaux usages de loisir et de contemplation. À partir d’une ethnographie du bassin versant de la rivière Sainte-Anne (Québec, Canada), et en mobilisant le cadre théorique de l’anthropologie amphibienne dans une perspective d’écologie politique, cet article analyse les processus historiques, économiques et sociaux qui sous-tendent la transformation d’un espace riverain à la suite de la mise en place d’un barrage hydroélectrique et de lieux de résidence informels. L’analyse permet d’identifier trois caractéristiques (espace naturel, lieu sécuritaire et paysage lucratif) qui composent l’espace amphibien créé par le réservoir du barrage hydroélectrique de Saint-Alban, qui est toujours en exploitation en plus d’être intégré dans un parc régional. En résulte un portrait des représentations sociales de la nature et des risques dans le temps, qui permet de mieux comprendre les attitudes de riverains vivant dans un milieu à risque d’érosion et d’inondation.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,394 · 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
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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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