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Enregistrement W4412472803 · doi:10.4000/14clr

Les communautés agri-alimentaires viables, une coviabilité pour un renouvellement des communs ?

2025· article· fr· W4412472803 sur OpenAlexvenueno aff
Béatrice Maurines

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La cause abordée ici est celle de l’agri-alimentation portée par des structures de l’économie sociale et solidaire qui participent de la constitution de « communautés agri-alimentaires viables » (CAV). Ces communautés sont des espaces hybrides de production et de consommation qui valorisent le « bien manger » dans les territoires urbains et ruraux ; elles se constituent autour de valeurs partagées issues des alternatives agricoles et alimentaires. Nous éclairons ici les manières de penser et de faire de ces structures, en précisant que ce qui les anime est d’inscrire leur projet dans des processus de viabilité. Dans un premier temps, nous présentons trois configurations de communautés agri-alimentaires viables : la ferme collective des Volonteux puis, en territoire urbain, les assemblages associatifs du pôle de coopération sur l’alimentation le Bol et de la Maison engagée et solidaire de l’alimentation (Mesa), tous deux en territoire lyonnais. Ces configurations situées mettent en exergue les modalités multidimensionnelles de la viabilité et s’articulent à des innovations permanentes pour faire face conjointement aux crises écologique et économique. Leur comparaison permet de préciser leurs référencements socio-politiques en faveur de mutations agri-écologiques et de confirmer que la co-viabilité est intrinsèquement liée à la notion de CAV. Ce concept nous incite à réfléchir à la manière dont elles sont liées au renouvellement du concept de commun.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,019
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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