Quels leviers pour associer les agriculteurs français à une transition agro-écologique ?
Notice bibliographique
Résumé
À partir d’entretiens effectués avec des acteurs agricoles d’Île-de-France, cet article a pour objectif d’étudier les motivations et les résistances des agriculteurs français pour la mise en place d’une transition agro-écologique. Les principaux leviers pour changer de modèle agricole reposent sur le constat partagé d’une accélération des événements climatiques extrêmes, la volonté de transmettre une exploitation pérenne et le partage d’expérience avec d’autres agriculteurs voisins ayant mis en place des démarches de transition. Le frein principal pour un changement de pratiques repose sur le langage qui construit des barrières entre des agriculteurs utilisant des concepts d'écologie (biodiversité, écosystème) plutôt portés par les agriculteurs biologiques et les acteurs institutionnels de cette filière ainsi que les agriculteurs dits conventionnels qui utilisent un vocabulaire issu de l’agronomie. Même si la notion de sécheresse, très prégnante lors de la réalisation des enquêtes, constitue un point de consensus et de dialogue entre agriculteurs, derrière ces langages se cachent des manières de concevoir le monde, des savoirs et un rapport au collectif très différents qui ne permettent pas une percolation des pratiques plus écologiques chez les conventionnels.
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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».