La niche écologique contre l'écosystème et l'intervention négligée des faits techniques
Bibliographic record
Abstract
La niche écologique contre l'écosystème et l'intervention négligée des faits techniques La référence au concept d'écosystème domine l'anthropologie écologique, mais cette approche « centripète » (en ce qu'elle commence par délimiter un cadre spatio-temporel pour analyser ensuite son contenu) n'est pas sans danger et il apparaît que, loin d'avoir favorisé la coopération interdisciplinaire, elle l'a plutôt immobilisée : notamment en cristallisant un antagonisme factice entre les cohérences symboliques de l'ethnoscience et les cohérences biologiques d'une écologie plus matérialiste. La notion complémentaire de niche écologique installe en revanche une démarche « centrifuge » qui travaille d'abord sur des relations élémentaires et ne dessine les cadres qu'en fonction d'un problème posé et au moment de l'interprétation. Elle peut relancer l'écologie humaine en interdisant l'oubli tendanciel d'un type d'intervention aussi primordial que ceux relevant des organismes et des représentations : le domaine des faits techniques. Des illustrations issues de la forêt centrafricaine sont données à la fin du texte. Mots clés : Guille-Escuret, biocénose, écosystème, niche écologique, technologie culturelle, forêt centrafricaine
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".