Tenure foncière, mode de gestion et stratégies des acteurs
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".