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Record W2157100723 · doi:10.4000/vertigo.8461

Dynamique d’acteurs (agriculteurs et institutions) et innovation agro-écologique pour la gestion des risques environnementaux en Guadeloupe

2009· article· fr· W2157100723 on OpenAlexvenueno aff
M. Houdart, Muriel Bonin, Ludovic Temple

Bibliographic record

VenueVertigO · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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 categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.818
Threshold uncertainty score0.879

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.247 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations2
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

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