Synthèse et conclusions sur la gestion durable des zones côtières et marines. Au-delà des discours, des enjeux opérationnels pour le développement durable ?
Bibliographic record
Abstract
Le colloque de La Rochelle sur la « Gestion durable des zones côtières et marines : nouveaux discours, nouvelles durabilités, nouvelles frontières » des 10 et 11 juin 2010 permet d’aborder les enjeux du développement durable dans les zones côtières et maritimes. Les contributions de juristes, politistes, biologistes et géographes permettent d’établir une approche croisée du concept de gestion intégrée des zones côtières (GIZC) tournée vers la mer. Au gré des discours, des textes juridiques et de l’évolution des connaissances scientifiques, le concept connaît des adaptations qui ouvrent de nouvelles perspectives pour réaliser les objectifs de gestion durable dans une démarche intégrée responsable et ancrée dans des processus participatifs, à plusieurs échelles d’espaces et de temps. Le colloque de La Rochelle amène à découvrir les nouvelles « frontières » du concept de GIZC, c’est-à-dire ses potentialités, ses applications élargies ou redimensionnées, repensées en convergence avec des exigences décisionnelles et d’intervention garantissant son caractère opérationnel dans un contexte global, national ou local particulièrement évolutif.
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 | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.003 |
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".