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Record W1973900848 · doi:10.4000/vertigo.14631

La forêt des Landes de Gascogne : vecteur de liens ?

2014· article· fr· W1973900848 on OpenAlexvenueno aff
Olivier Mora, Vincent Banos

Bibliographic record

VenueVertigO · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les Landes de Gascogne (France), les tempêtes de 1999 et de 2009 ont contribué à révéler le décalage croissant entre la forêt, sa filière, et les dynamiques territoriales portées par l’accentuation des mobilités résidentielles et touristiques. Considérant tout à la fois l’emprise de la forêt sur cet espace et les dynamiques actuelles de diversification – des usages et des territoires -, cet article s’interroge sur la manière dont la forêt participe à l’émergence de nouveaux collectifs et de nouvelles combinaisons territoriales entremêlant attentes résidentielles et mutations sectorielles. S’inspirant de la théorie de « l’acteur-réseau », il développe une approche permettant d’enquêter sur la diversité des liens à la forêt et leur « nouage » réciproque. La forêt est ainsi saisie comme un opérateur spatial qui génère, assemble et dissocie une multiplicité de liens. Prenant appui sur une étude prospective menée entre 2010 et 2012, la première partie de l’article décrit la trajectoire récente de cet espace forestier longtemps considéré comme un « désert », et les transformations des différents styles d’attachements qui fabriquent la forêt en fonction de son insertion dans différents réseaux (filière bois, usages sociaux de la forêt et écosystème forestier) qui sont autant de domaines distincts de la réalité (l’économie, le social et le culturel, la nature). La dernière partie traite, à partir de trois situations territoriales, de la pluralité des formes d’articulation et d’imbrication des liens actuellement tissés autour de la forêt landaise et souligne les enjeux d’enchevêtrement et d’exclusion qui caractérisent les devenirs possibles de ces assemblages.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.845
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.025
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.232 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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

Citations8
Published2014
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