Perceptions et pratiques de gestion forestière en site Natura 2000 en France : Une approche par photos-questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
En France et en Europe, le rapport ambigu que les propriétaires forestiers entretiennent avec le dispositif Natura 2000 a donné lieu à de nombreuses enquêtes qui en soulignent une réception plutôt négative. Cependant, peu d’entre elles s’intéressent à la façon dont ces espaces sont gérés une fois le site désigné et alors que très peu de contrats sont signés. Notre étude vise à cerner la façon dont les propriétaires forestiers entrevoient la gestion de ces espaces vingt ans après la mise en place de ce dispositif. Nous faisons l’hypothèse que l’écologisation des pratiques modifie partiellement le regard qu’ils portent sur les enjeux environnementaux, et que la matérialité, la configuration et la dynamique des lieux influencent leurs modes de gestion. Basée sur sept photographies de milieux caractéristiques de la vallée du Ciron (peuplements de pin maritime, de feuillus, zones humides, ripisylves, bois morts), notre étude vise à apprécier la perception de ces paysages au regard de plusieurs critères (esthétique, entretien, naturalité, sécurité, fonctionnement écologique et diversité biologique) et à identifier les actions que les enquêtés envisageraient sur ces milieux. Le traitement statistique des données d’enquête permet d’identifier quatre profils de propriétaires : les partisans de la libre évolution, ceux qui préfèrent une gestion multifonctionnelle, et les adeptes d’une gestion plus ou moins active, à travers des degrés divers d’extraction de bois. Si Natura 2000 continue de susciter quelques inquiétudes et critiques chez les propriétaires forestiers, notre étude montre que c’est aussi un dispositif qui s’est normalisé, qui leur laisse des marges de manœuvre suffisantes pour qu’ils y déclinent un bouquet de pratiques environnementales personnalisées. La zone protégée apparaît ainsi comme un lieu d’apprentissage réciproque où l’ensemble des communautés de pratiques s’approprient progressivement le dispositif.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».