L’impact de la mobilisation écorégionale sur les politiques en matière de montagne dans les Alpes suisses et la Sierra Nevada en Californie
Bibliographic record
Abstract
Les régions de montagne ont joué un rôle important dans l’évolution politique, l’histoire économique et l’imaginaire socioculturel, en Suisse comme en Californie. Cependant, l’émergence de l’État moderne et la mondialisation de l’économie ont conduit à une marginalisation croissante de ces régions. Au cours des quarante dernières années, les régimes politiques de part et d’autre ont mis au point des stratégies, des politiques et des programmes ciblés en faveur des régions de montagne. Le présent article suggère que la mobilisation écorégionale a joué un rôle important dans l’élaboration de ces politiques, aussi bien au niveau de leur nature que de leur évolution. En développant ou en détaillant des arguments relevés dans la littérature relative aux réseaux politiques, l’article défend l’idée que les changements affectant la nature de la dynamique des « paysages organisationnels » (la communauté d’acteurs liés ou non à l’État qui partagent un intérêt commun pour un thème ou un ensemble de thèmes politiques) entraînent des transformations des « architectures politiques » (la structure et l’orientation fondamentale des objectifs et des instruments en matière de politiques publiques). En appliquant ce cadre aux développements dans les Alpes suisses et dans la Sierra Nevada californienne au cours des 40 dernières années, le présent article expose la façon dont la mobilisation écorégionale a fait naître des tendances opposées dans les zones de montagne, à savoir un passage du développement des infrastructures à la conservation de la nature dans les Alpes, et de la conservation de la nature au développement économique local dans la Sierra Nevada.
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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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".