L’articulation des temporalités dans une décision négociée : la construction d’une aire protégée
Bibliographic record
Abstract
Les recherches sur les dispositifs environnementaux ont montré la place importante prise par la négociation dans l’élaboration des prescriptions environnementales. Ces négociations confrontent des acteurs sociaux porteurs de différentes façons de connaître l’environnement qui renvoient à des rapports aux temps dissemblables. L’objectif de l’article est de questionner la façon dont ces rapports aux temps s’articulent dans les négociations. Fondée sur les « régimes d’historicité » définis par F. Hartog (2003), l’analyse montre comment des connaissances s’appuyant sur l’expérience passée et d’autres fondées sur une anticipation de dangers s’articulent dans les négociations pour construire un rapport au temps de référence. Ce rapport au temps de référence, qui construit des inégalités entre les connaissances des négociateurs, est élaboré à partir de marginalisations, d’exclusions et de traductions de connaissances. La relation spécifique au milieu naturel qu’il construit est analysée à travers la place de l’incertitude dans les connaissances mobilisées comme dans sa prise en charge pratique dans les plans de gestion. Les négociations étudiées se sont déroulées en Bretagne (France) et concernent la création d’une aire protégée ou des dispositifs de restauration de la qualité de l’eau.
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 | 0.008 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.044 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| 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".