MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W1997992854 · doi:10.4000/vertigo.695

Tenure foncière, mode de gestion et stratégies des acteurs

2007· article· fr· W1997992854 on OpenAlexvenueno aff
Salah Selmi, Mohamed Elloumi

Bibliographic record

VenueVertigO · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsComputer sciencePolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La privatisation des terres collectives des tribus du Centre et du Sud de la Tunisie, qui servaient au pâturage de troupeaux collectifs semi-nomades et à une céréaliculture épisodique, a été au centre des mutations socio-spatiales et des systèmes agraires qu’ont connu ces régions tout au long des 30 dernières années. Dans cet article on analyse l’impact du processus de privatisation des terres collectives sur les systèmes agraires, compare les différentes formes de statut foncier (privé, collectif tribal et domanial) en les croisant avec les modes de gestion et d’accès aux terres de parcours (coopérative pastorale, soumission au régime forestier, etc.) et nous tentons de comprendre le rapport entre le statut foncier, le mode de gestion et le comportement des exploitants-éleveurs du Centre et du Sud. Le processus de privatisation des terres collectives anciennement exploitées en terres de pâturage d’accès organisé par la communauté se solde actuellement par des systèmes agraires différents et des modes différenciés de gestion des parcours. Dans le Centre du pays, ce processus est relativement achevé et a abouti à un système agraire dominé par l'arboriculture et l'agriculture irriguée avec des différences entre les zones qui relèvent de caractéristiques propres – la présence de l’eau par exemple – et aux conditions naturelles. Dans le Sud, le partage est à son début et les parcours et le pastoralisme gardent encore une place importante.

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)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.699
Threshold uncertainty score0.890

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.031
GPT teacher head0.278
Teacher spread0.247 · 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 designObservational
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

Citations5
Published2007
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueVertigOSame topicAgriculture and Rural Development ResearchFrench-language works237,207