Du tourisme au développement durable : Les usages des cours d’eau par les kayakistes français
Bibliographic record
Abstract
Cet article retrace les principales étapes d’évolution des sensibilités à la nature dans le cadre de l’activité canoë-kayak en France. L’approche combine une enquête historique saisissant la formation de modalités de pratiques touristiques puis sportives, et une enquête sociologique qui met en parallèle des usages de la nature sur des sites inégalement urbanisés. Le croisement de sources – extraits d’entretiens et d’archives du Canoë Club — vise à déceler les problèmes environnementaux rencontrés lors des descentes de rivière. Durant la Seconde Guerre mondiale, les pratiquants français s’accommodent des aménagements de moulins pour l’entraînement à la compétition de slalom. Mais l’assèchement des torrents dû à la construction de centaines de retenues rend difficile l’évolution de l’activité à partir de la période d’après-guerre. La période contemporaine se caractérise par des conflits dans l’accès à l’eau, en dépit d’accords signés avec les pêcheurs et de la construction de sites artificiels dans les grandes villes. Ayant aujourd’hui conscience des effets néfastes des barrages et de la pollution sur les écosystèmes des cours d’eau, les kayakistes adaptent leurs actions à l’impératif du développement durable. Mais la sauvegarde de l’espace de jeu via le maintien de débits suffisants demeure leur principale préoccupation.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".