Dynamique d’acteurs (agriculteurs et institutions) et innovation agro-écologique pour la gestion des risques environnementaux en Guadeloupe
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte de crise économique et environnementale qui touche la filière banane à la Guadeloupe, l'objectif de cette contribution est d'engager une réflexion sur l'organisation d'acteurs à l'origine des innovations agro-écologiques. Nous interrogeons les dynamiques d’acteurs face aux crises et perturbations qui touchent l'agriculture antillaise, par le biais de l'organisation qu'ils mettent en place pour accompagner le changement. Des entretiens menés d'une part auprès d'un groupe de planteurs de bananes, d'autre part auprès des institutions en charge de la question environnementale sur l'île, ont permis de faire émerger trois principales conclusions sur la nature des innovations mises en œuvre face aux crises environnementale et économique, leur échelle d'application et les forces motrices qui les sous-tendent : du point de vue technique, la mise en œuvre de nouvelles pratiques indépendamment des échanges entre agriculteurs ; du point de vue stratégique, des changements d'orientation productive en liaison avec une forte dynamique d'échanges ; au niveau des institutions, de nouveaux lieux de dialogue. D'une manière générale, il apparaît qu'il y a un décalage dans la dynamique de concertation selon les niveaux d'organisation (agriculteurs vs institutions) et le lien entre ces deux niveaux d'organisation semble peu existant.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".