Le lieu agricole périurbain : un analyseur de la complexité des constructions territoriales entre actions politiques, débats publics et pratiques spatiales
Bibliographic record
Abstract
Cet article a pour objectif d’éclairer la complexité des constructions et appropriations territoriales à partir de l’étude croisée des actions politiques, débats publics et pratiques spatiales de la communauté de communes du Pays de Lunel (Languedoc). En cours de périurbanisation, ce territoire mise sur son ancrage agricole et rural pour se différencier des agglomérations en expansion de Montpellier et de Nîmes. C’est donc par la thématique agricole qu’une étude qualitative du SCOT (Schéma de Cohérence Territoriale), d’un projet de circuits courts et d’un pôle oenotouristique (actions politiques) ont été étudiés afin de saisir cinq débats publics (étude de la presse régionale et intercommunautaire) qui sont directement en lien avec les choix politiques réalisés par cette instance territoriale. Au final, l’étude montre que ces actions politiques et débats publics doivent être mis en relation avec les pratiques spatiales observées dans le territoire. Ce n’est qu’à l’échelle du lieu agricole périurbain que ces trois notions s’alimentent mutuellement afin de montrer la complexité des appropriations territoriales, appropriations par le politique (actions politiques et débats publics) et appropriations par la pratique.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".