Anticiper la route : étude de cas dans l’est de la Guyane française
Bibliographic record
Abstract
La mise en place d’infrastructures routières en contexte amazonien pose des problématiques et des enjeux spécifiques dans la poursuite d’un développement durable des territoires. Si elles constituent effectivement l’un des outils majeurs des politiques publiques pour le développement économique des territoires amazoniens, elles sont en revanche largement critiquées en tant que vecteurs importants de déforestation et de déstructuration sociale. L’ouverture de routes en Guyane française, département d’outre-mer amazonien, constitue ainsi une responsabilité importante pour la France. L’étude d’impact est l’une des seules procédures permettant d’évaluer a priori les impacts sociaux et environnementaux d’un projet d’infrastructure routière, et de proposer des mesures adéquates à mettre en œuvre lors de sa réalisation. Elle constitue en outre le seul moment de consultation du public à propos du projet. Cet article réalise une évaluation ex post partielle de l’efficacité des dispositifs environnementaux et socio-économiques ex ante mis en place dans le cas d’une route nationale (RN2) de Guyane française, en tentant d’analyser les spécificités et marges d’amélioration propres à ce territoire.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".