L’arbre hors forêt en domaine littoral (ouest de la France) : mise en scène de l’objet, gestion et patrimonialisation
Bibliographic record
Abstract
En France, en position côtière, les conditions d’existence des arbres sont difficiles puisque les contraintes rigoureuses associées au climat littoral interdisent leur venue ou du moins la perturbent. Pourtant, chaque littoral a son paysage arboré. La société le met en scène, se l’approprie et le gère. Objet géographique facilement perçu, l’arbre est isolé ou regroupé, dépérissant ou conquérant, apprécié ou stigmatisé. Malgré un réel attrait, peu de chercheurs se sont penchés sur l’arbre hors forêt, en particulier en région littorale. Afin de combler cette lacune, une réflexion en géographie environnementale est engagée. Les espaces littoraux de la façade occidentale longtemps perçus comme périphériques du monde rural (anciennes terres incultes ou d’utilisation collective) ont été retenus. La démarche employée est systémique et fait appel à des données de nature variée (observations au sol, sources historiques, travail d’enquête). Les résultats montrent que l’arbre hors forêt a du sens puisqu’il participe à la construction de l’espace et à son évolution. Source d’enjeux, l’arbre n’indiffère pas : il véhicule des images, des comportements, des conflits, et renvoie toujours au territoire et à ses dynamiques spatio-temporelles.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".