Gouvernance et gestion intégrée du littoral : l’exemple des recherches francaises
Bibliographic record
Abstract
Cet article tente de caractériser les recherches relevant de la problématique de la gouvernance dans le cadre des politiques de gestion intégrée et concertée du littoral (GIZC). Ces politiques visent à appliquer les principes du développement durable aux espaces littoraux. A partir d’un cadre d’analyse distinguant la nature des questions et les types de méthodes mobilisées, les auteures effectuent une revue des travaux relatifs à la gouvernance à propos du littoral. Une attention particulière est portée aux travaux qui s’inscrivent dans une logique de gestion intégrée du littoral français. On note une partition des problématiques selon qu’elles appréhendent la gouvernance comme un « outil » pour l’efficacité des politiques publiques ou comme une finalité contribuant à un processus de démocratisation. Il apparaît aussi une focalisation des travaux sur les questions de mobilisation, participation et concertation et un besoin de dépasser des approches locales et souvent empiriques pour proposer des recommandations plus génériques sur la mise en oeuvre de la GIZC.
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 | 0.007 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".