Une gouvernance environnementale selon l’état ? Le conservatoire du littoral entre intérêt général et principe de proximité
Bibliographic record
Abstract
A l’heure de la mise en avant de processus décisionnels plus démocratiques, soucieux d’une prise en compte de la complexité des contextes territoriaux et des acteurs qui y sont attachés, les politiques environnementales centralisées, conduites par les Etats, doivent faire l’objet d’adaptations continuelles, lorsqu’elles ne sont pas tout simplement disqualifiées. Le littoral français illustre bien cette montée en puissance de nouveaux modes d’action publique autour notamment de la thématique de la préservation des espaces naturels. La GIZC apparaît comme une bonne illustration des nouveaux principes de l’action publique, souvent résumés sous le terme de « gouvernance ». Dans ce cadre, les modes d’intervention d’un organisme d’Etat comme le Conservatoire du littoral est un sujet de réflexions particulièrement riche. Si son action, centrée sur l’acquisition foncière, incarne a priori le caractère autoritaire de l’action publique menée par l’Etat, l’analyse montre que l’organisme est à l’origine de pratiques innovantes en la matière. Le caractère à la fois centralisé et territorialisé de son action permet de définir une « gouvernance environnementale » selon l’Etat.
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 | 0.004 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".