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Record W1933041514 · doi:10.4000/espacepolitique.2551

Les GPS peuvent-ils résoudre les différends territoriaux ? Enjeux du géoréférencement participatif et conflits de limites foncières et politico-administratives dans les Andes boliviennes

2012· article· fr· W1933041514 on OpenAlexaff
Irène Hirt, Louca Lerch

Bibliographic record

VenueL’Espace Politique · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicAfrican Studies and Ethnography
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.484
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.097
GPT teacher head0.386
Teacher spread0.289 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
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

Citations4
Published2012
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