Valorisation des aménités et développement territorial : le rôle des Parcs Naturels Régionaux
Bibliographic record
Abstract
Deux approches complémentaires ont été mobilisées afin de mettre en évidence les liens potentiels entre aménités environnementales, rente territoriale et processus de développement. La première approche est expérimentale et interdisciplinaire, en associant écologie, sciences cognitives et économie-gestion, afin de déterminer la qualité en aménités des espaces fréquentés (offre) et leur perception (demande), puis leur traduction en termes de potentiel de rente territoriale dans les Massifs des Bauges et du Sancy (France). La seconde approche repose sur une méthode quantitative avec groupe de contrôle. Elle compare des indicateurs socio-économiques, de structure spatiale, de dotations en aménités de communes membres de Parcs Naturels Régionaux (PNR) en Auvergne et Rhône-Alpes, appariées à des communes équivalentes hors PNR. La première approche a mis en évidence six systèmes d’aménités perçus par les « usagers » de façon positive et très différenciée selon leur mode de fréquentation (permanent ou temporaire). Cependant, leurs préférences environnementales se traduisent peu par des rentes territoriales dans les terrains étudiés, tant au niveau des produits que des services. Un potentiel de rente a néanmoins été mis en évidence pour certains produits. La seconde approche montre que les communes adhérant à un PNR affichent des indicateurs touristiques (densité de lits, emplois) plus élevés et que leur économie ne subit pas de conséquences négatives dues à l'adhésion à un PNR. Pour stimuler le développement des territoires, une plus forte correspondance semble donc nécessaire entre leurs aménités et la valorisation associée de leurs produits et services.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".