Comment évaluer et mesurer la conflictualité liée aux usages de l’espace ? Eléments de méthode et de repérage
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Cet article a pour objet de présenter le travail réalisé depuis quelques années par une équipe pluridisciplinaire sur la question des conflits d’usage de l’espace et de révéler la méthodologie d’enquête et de collecte de données, ainsi que la structure de la base de données qui en est issue. Dans un premier temps nous procédons à une définition du champ des investigations, en donnant une définition de ces conflits, de leurs caractéristiques, des mobiles et des manifestations de la conflictualité, ainsi que des acteurs impliqués. Nous exposons ensuite notre méthode de repérage des conflits, fondée sur un diagnostic de zone et la mise en commun de différentes méthodes de recueil de données dont les entretiens à dire d’experts, l’analyse de la Presse Quotidienne Régionale et le traitement des sources du contentieux juridique. Nous présentons enfin la base de données Conflits©, avec ses tables et nomenclatures, qui réconcilie et raisonne les données recueillies sur différents terrains, avant de fournir quelques exemples de l’utilisation de notre méthode sur le cas de la Région Ile de France.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 it