Les loisirs nautiques dans l’estuaire de la Seine : Médiations territoriales, consciences du milieu
Bibliographic record
Abstract
Cette contribution interroge la réalité socio-naturelle de l’estuaire de la Seine que construisent les expériences nautiques de loisir. On s’intéresse en particulier aux médiations que produisent les spots de pratique. En quoi ces médiations territoriales et ces constructions esthétiques donnent-elles accès ou font-elles écran à une conscience du milieu estuarien ? L’article montre un estuaire morcelé, très inégalement fréquenté, et propose une typologie des principales formes de spots à l’œuvre. La mer, la Seine urbaine et la Seine des îles façonnent trois rapports aux eaux turbides du fleuve : quels sont-ils ? L’hétérogénéité des usages et des perceptions s’explique par la gestion multiscalaire de l’espace estuarien et par les horizons d’attente dans lesquels s’inscrivent les pratiques. Ce que font les publics dans la nature permet ainsi de comprendre les perceptions de l’environnement et d’interroger à nouveaux frais la gestion des écosystèmes, qu’il s’agisse de mesures compensatoires, de mesures de protection ou d’actions de reconquête.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".