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Enregistrement W4407876093 · doi:10.7202/1116490ar

La gouvernance des terres agricoles en Île-de-France. Une analyse des conflits d’usage des sols, dans un contexte de préservation des surfaces agricoles alimentaires

2025· article· fr· W4407876093 sur OpenAlexvenueno aff
Brenno Fonseca, André Torre

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Regional Science · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de cet article est de discuter de la question de la gouvernance des terres agricoles en proximité d’un grand centre urbain. L’analyse des conflits d’usage des sols permet de mettre en évidence les liens complexes entre le centre urbain et ses couronnes agricoles. Dans cette perspective, nous étudions le cas de la plus grande agglomération française, celle du Grand Paris (Île-de-France). Nous commençons par présenter les concepts et les enjeux qui imprègnent l’existence de cette agriculture périurbaine régionale, ainsi que notre approche méthodologique, développée à partir d’entretiens avec des experts locaux, d’une analyse de la presse quotidienne régionale et d’un suivi des réseaux sociaux, dans le but de croiser ces données pour mieux caractériser les conflits qui traversent les zones agricoles. L’étude montre en particulier qu’existent trois grandes sources de conflits, respectivement liées à l’étalement urbain et la spéculation immobilière, à l’installation d’infrastructures urbaines et à l’absence de gestion régionale des zones de production agricoles. Sur la base de ces résultats, nous discutons des relations entre acteurs locaux, des politiques publiques et des possibles restructurations organisationnelles afin de comprendre les enjeux sur la résilience alimentaire locale, les modes de production et les perméabilités entre systèmes urbains et ruraux dans la préservation de ces espaces de production agricole. Enfin, nous en tirons des conclusions sur l’avenir de ces zones agricoles.

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)0,003
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
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0050,028
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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