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Record W2060764286 · doi:10.4000/vertigo.12453

La trame verte et bleue et ses réseaux : science, acteurs et territoires

2012· article· fr· W2060764286 on OpenAlexvenueno aff
Pierre Alphandéry, Agnès Fortier

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

La trame verte et bleue adoptée lors du Grenelle de l’environnement, en France, renouvelle l’approche des politiques de conservation de la biodiversité tout en inscrivant cette mesure dans une logique d’aménagement du territoire. Son ambition est de remédier à la fragmentation des espaces et des habitats naturels engendrée par les activités humaines en rétablissant les continuités écologiques indispensables à la circulation des espèces et des gènes. L’analyse sociologique développée ici s’attache à resituer la TVB dans la succession des politiques de la nature conduites en France et elle met l’accent sur la manière dont s’articulent les dimensions écologiques et territoriales. À partir de l’examen du dispositif TVB, appréhendé comme instrument de gouvernement (au sens de M. Foucault), nous montrons comment ce dispositif est prescriptif dans sa volonté de garantir la cohérence écologique de la trame nationale et régionale tout en accordant une grande marge de manœuvre aux collectivités locales dans le processus de mise en œuvre. Ce mélange de prescription et d’autonomie qui participe de la complexité du dispositif rend également possible – au-delà du consensus affiché lors du Grenelle de l’environnement - l’existence de conceptions différentes de la trame. En définitive, à travers le processus de mise en œuvre de la TVB se pose la question des modalités d’inscription de l’écologie dans les projets de territoire et, symétriquement, celle de la manière dont les groupes sociaux et les institutions s’approprient le projet de TVB.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.852
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
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 head0.041
GPT teacher head0.310
Teacher spread0.270 · 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.

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

Citations15
Published2012
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