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Record W1523395208 · doi:10.4000/vertigo.15262

Les ressorts territoriaux de la gestion de l’eau : le cas de la Drôme (1980-2013)

2014· article· fr· W1523395208 on OpenAlexvenueno aff
Sabine Girard

Bibliographic record

VenueVertigO · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBiologyHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La territorialisation de la politique française de l’eau se traduit, à l’échelle locale, par la mise en œuvre de contrats de rivière et de Schémas d’Aménagement et de Gestion des Eaux (SAGE). L’objectif de cet article est d’explorer les mécanismes et les conditions par lesquels ces dispositifs territoriaux peuvent être gages d’efficacité. L’efficacité est abordée comme une question d’action stratégique pour les gestionnaires de l’eau. L’hypothèse posée est que ces derniers s’appuient et mobilisent les dimensions à la fois territorialisées et territorialisantes des contrats de rivière et des SAGE afin de modifier les comportements responsables de la dégradation de l’état des ressources et des milieux aquatiques. Les dispositifs de gestion de l’eau sont conceptualisés comme des projets de territoire dans un rapport dialectique à la construction de territoires de l’eau. La notion de ressort territorial est avancée afin de mieux comprendre les dynamiques et les rétroactions entre les projets et les territoires construits autour de l’eau. Elle est testée sur le cas empirique de la gestion de la rivière Drôme sur les trois dernières décennies. Les résultats mettent en évidence trois types de ressorts territoriaux : des arguments permettant de s’entendre dans la négociation, des instruments d’action stratégique visant la transformation des pratiques et des sources de légitimation permettant aux gestionnaires de l’eau d’accroître leurs marges et leurs moyens d’action. L’articulation entre les interventions publiques de gestion de l’eau et du développement territorial forme un ressort d’action supplémentaire. Le rôle des gestionnaires de l’eau apparait déterminant et il est discuté de leurs intentions, de leur pouvoir et de leurs compétences en matière territoriale.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.334
Threshold uncertainty score0.665

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.259 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations10
Published2014
Admission routes1
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