Le développement de l’agriculture, la croissance de la population et l’environnement
Bibliographic record
Abstract
Peu de sujets suscitent autant d’intérêt et d’inquiétude dans l’économie contemporaine que ceux reliés à l’environnement. Plusieurs problèmes environnementaux à long terme sont de nature intergénérationnelle, c’est-à-dire qu’ils affectent principalement les générations futures; ils sont le résultat de l’utilisation de la technologie agricole moderne, d’une extension de l’agriculture dans des secteurs fragiles sur le plan environnemental dans le but d’augmenter la production alimentaire, de la pollution due à l’urbanisation et à l’industrialisation rapide, ou d’une exploitation trop précipitée de l’énergie non renouvelable et d’autres ressources naturelles. Le but de cet essai est d’explorer les liens entre la croissance de la population, le développement agricole et la qualité de l’environnement. Le développement agricole est essentiel au maintien d’une population mondiale croissante. Dans le « meilleur scénario », on s’attend à ce que la croissance de la population se fasse à un taux décroissant au cours des cinq prochaines générations, puis se stabilise. Mais pour que cette stabilité se réalise, il faut que la fécondité humaine ne réponde pas positivement aux changements environnementaux associés au développement agricole. Dans cet essai, je propose des raisons qui permettent de supposer que, dans des circonstances environnementales relativement bonnes, et à de hauts niveaux de subsistance, la fécondité répondra positivement à la détérioration de l’environnement et que les perspectives de stabilisation de la population à un niveau favorable de qualité environnementale ne sont pas bonnes en l’absence d’intervention sociale. Je conclus de plus que les chances d’une intervention stabilisatrice sont faibles.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".