Des clichés protectionnistes aux discours intégrateurs : l’institutionnalisation de réserves naturelles de France
Bibliographic record
Abstract
Les aires protégées apparaissent de plus en plus comme des systèmes socio-écologiques dynamiques et ouverts en interaction avec leur environnement. Dans ce contexte nous nous intéressons aux réserves naturelles, l’un des principaux outils de conservation du patrimoine naturel en France. L’association Réserves Naturelles de France (RNF) coordonne les gestionnaires de réserves naturelles. À la fois réseau national d’espaces naturels protégés au patrimoine naturel remarquable, centre de mutualisation des expériences des membres de ce réseau et organisme de promotion de l’outil « réserve naturelle », RNF tient une place importante dans le paysage institutionnel de la protection de la nature en France. Nous présentons dans ce papier l’évolution du réseau RNF au cours des trente dernières années, les mécanismes qui ont contribué à sa construction et les frontières qui bornent son champ d’action. L’analyse de l’émergence des thématiques liées au développement durable des territoires dans le réseau RNF permet, d’une part, de mettre en évidence les enjeux institutionnels, organisationnels, culturels et stratégiques de ce réseau et d’autre part, de discuter la thèse d’une institutionnalisation inachevée symbolisée par la substitution partielle du cliché protectionniste par le nouveau super-cliché de la conservation intégrée. Nous terminons en identifiant les enjeux de l’évolution de la composition des membres de ce réseau, les risques de dérives localistes inhérents à toute politique de décentralisation et l’enjeu crucial de la coopération inter-réseaux.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".