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Record W2137882508 · doi:10.4000/vertigo.13445

Effets de la marchandisation de l’arganier sur la vie socioéconomique des populations de l’arganeraie marocaine

2013· article· fr· W2137882508 on OpenAlexvenueno aff
Larbi Aziz, Marc Mormont, Khallil Allali

Bibliographic record

VenueVertigO · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Arbre permettant plusieurs usages aux populations locales, l’arganier assure aussi de multiples fonctions : économique, sociale et environnementale. Il était, et il est encore, un élément important du système agraire local et participe au maintien d’une biodiversité particulière. Comme il a toujours configuré et rythmé la vie des populations de l’arganeraie puisqu’il était (ou l’un de ses produits) toujours présent dans leurs activités culinaires, festives ou socioculturelles. Cependant, la flambée des prix de l’huile d’argan a engendré de multiples conséquences sur la vie socioéconomique et culturelle de ces populations. Pour comprendre et analyser ces évolutions et les nouvelles dynamiques locales qui y prennent place, nous avons réalisé une étude empirique dans la région d’Essaouira au niveau de deux communes rurales. Ce qui nous a permis, en plus de l’analyse historique, de comparer les dynamiques qui sont en cours au niveau de ces deux communes. Nos principaux résultats montrent que l’engouement pour les produits de l’arganier et la flambée de leurs prix (notamment l’huile) ont reconfiguré la vie socio-économique et culturelle locale : de nouveaux acteurs ont surgi, un marché insuffisamment structuré et pas assez profitable aux locaux s’est développé, le savoir-faire local s’érode, de nouveaux modes d’alimentation ont fait leur apparition, des coutumes et traditions sont en voie de disparition, etc.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.211
Threshold uncertainty score0.996

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.227 · 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 designObservational
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

Citations9
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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