Difficultés de la participation en recherche-action : retour d'expériences de modélisation d'accompagnement en appui à l'aménagement du territoire au Sénégal et à la Réunion
Bibliographic record
Abstract
Comment aider les institutions et acteurs locaux à investir davantage les processus d’affectation des terres pour aménager leur territoire ? La décentralisation de l’aménagement du territoire engagée à la Réunion et au Sénégal est inachevée. Malgré l’arsenal législatif, les populations locales semblent peu impliquées dans les décisions les concernant en raison notamment de la difficulté à appréhender la complexité des systèmes d’interactions entre dynamiques sociales et environnementales. Le projet Domino vise à accompagner les processus de décision en proposant aux acteurs de construire et d’explorer des scenarii prospectifs d’affectation des terres. Cette expérience de modélisation participative repose sur une dynamique partenariale complexe sur chaque terrain, source de difficultés. Conscients des dérives potentielles, nous discutons la nécessité de construire une démarche qualité de notre recherche-action.
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 | 0.030 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.004 | 0.012 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".