Analyse et optimisation de la gouvernance des forêts nourricières collectives en milieu public : étude de cas comparés au Saguenay–Lac-Saint-Jean
Notice bibliographique
Résumé
Depuis la montée du mouvement de l’agriculture urbaine, les forêts nourricières sont de plus en plus présentes dans les espaces publics. Parfois appelé « jardin forêt », « jardin forestier » ou encore « forêt alimentaire urbaine », il s’agit d’un type de jardin qui s’inspire des écosystèmes forestiers. Les forêts nourricières collectives implantées en milieu public présentent de nombreuses retombées environnementales et sociales, ce qui explique la multiplication de ces aménagements. Cependant, les retombées varient grandement d’un projet à l’autre. Cette recherche s’attarde donc à la gouvernance des forêts nourricières collectives en milieu public afin d’identifier les modalités de gestion qui leur seraient favorables. Trois approches ont guidé la réalisation de cette recherche : l’approche qualitative, qui permet de recueillir la perception et le vécu des acteurs ; l’approche inductive, qui ouvre la voie aux réalités terrain en tant que données éclairantes ; l’approche praxéologique, qui vise un lien cohérent entre la recherche scientifique et la pratique. C’est au moyen d’entrevues semi-dirigées avec des participants impliqués dans la gestion de forêts nourricières implantées au Saguenay–Lac-Saint-Jean que la recherche a été rendue possible. Trois forêts nourricières collectives en milieu public s’appuyant sur des structures organisationnelles différentes ont été sélectionnées, puis comparées afin de faire ressortir leurs forces distinctives et leurs limites. À l’aide de la théorie des parties prenantes, la recherche s’attarde à différents acteurs qui contribuent favorablement à la gestion de ces aménagements. Les comités citoyens, les ressources horticoles et les élus et employés municipaux apparaissent comme des acteurs clés qui facilitent l’atteinte des objectifs.
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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».