Les GPS peuvent-ils résoudre les différends territoriaux ? Enjeux du géoréférencement participatif et conflits de limites foncières et politico-administratives dans les Andes boliviennes
Bibliographic record
Abstract
Le conflit de limite entre les départements d'Oruro et de Potosi en Bolivie emboîte une multiplicité d'échelles géographiques, d’acteurs et d'enjeux politiques. Il confronte les revendications foncières concurrentes des communautés indigènes, soutenues par des Organisations non gouvernementales nationales et par les agences de la coopération internationale, aux tentatives de captation de la rente issue de l’exploitation du lithium par l’Etat et les autorités départementales. Ce texte porte sur les efforts de conciliation de ce conflit par l’Etat central, par le biais du géoréférencement participatif. Il propose une réflexion sur l'adéquation entre méthodes de délimitation et échelles géographiques. Il présente en outre une analyse cartographique des enjeux démographiques et géopolitiques du conflit, et des superpositions des revendications territoriales indigènes (Terres communautaires d'origine). Nous suggérons que le géoréférencement participatif de limites territoriales constitue une méthode adaptée principalement à la résolution des conflits à l’échelle locale. Mais par ailleurs, il peut contribuer à la mise en évidence des zones où la conflictualité requiert une attention particulière de la part des pouvoirs publics.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
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".