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Record W2049297701 · doi:10.4000/vertigo.12700

Des inégalités garantes de la protection des Calanques ?

2012· article· fr· W2049297701 on OpenAlexvenueno aff
Arlette Hérat

Bibliographic record

VenueVertigO · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le futur Parc national des calanques, aux portes d’une agglomération de près de deux millions d’habitants, est porteur de nombreux enjeux liés à la proximité de la ville. Ceux-ci sont mis en débat dans des arènes instituées par le GIP, et dans celles plus spontanées qu’animent des collectifs de résidents — usagers locaux, dont les pratiques et la nécessaire implication sont reconnues par la nouvelle loi sur les parcs (2006). L’objectif de notre article est de montrer comment au nom de la protection de la nature sont finalement renforcées des formes plurielles d’inégalités environnementales. Ni la dimension périurbaine du parc national, ni sa mission d’accueil n’ont permis de faire valoir des préoccupations en termes d’égalité d’accès ou d’ouverture au public. L’occultation de cette périurbanité, voire son assimilation à ses seuls impacts négatifs sur le milieu naturel (sur ou mal-fréquentation, pollutions), ainsi que la délégitimation des usages du plus grand nombre (« non-traditionnels » et « moins méritants ») l’explique en grande partie. Afin de compléter notre réponse et de mieux mettre en exergue l’articulation entre ville et nature dans le projet de parc, nous focalisons ensuite sur l’exemple du quartier de la Cayolle, porte d’accès viaire de la calanque habitée de Sormiou (cabanons). Les interactions entre politique de préservation et stratégie de requalification urbaine y sont patentes. Mais l’évitement des questions qu’elles posent en termes d’inégalités n’a pas permis au parc en constitution d’être un catalyseur de développement social pour le quartier.

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: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.597
Threshold uncertainty score0.982

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.060
GPT teacher head0.296
Teacher spread0.236 · 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 designNot applicable
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

Citations16
Published2012
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