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Record W2346716815 · doi:10.4000/vertigo.17097

Commerce des espèces sauvages menacées : les paradoxes de l’État vietnamien

2016· article· fr· W2346716815 on OpenAlexvenueno aff
Peter Bille Larsen, Marc Hufty, Chi Trung Tran, Sandra Gagnon

Bibliographic record

VenueVertigO · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article fait le point sur une dimension négligée de la croissance économique au Vietnam, la grave crise qui menace sa biodiversité, qui préoccupe de plus en plus le gouvernement et les acteurs du domaine. Nous examinons ici le commerce illégal des espèces sauvages, qui s’est fortement intensifié après les réformes de đổi mới des années 1980s. Malgré les mesures prises, l’État ne parvient pas à contrôler ce commerce qui a pris une dimension internationale. Il est temps de poser un regard plus approfondi sur les difficultés de la régulation dans ce domaine. Nous analysons un facteur négligé par les mécanismes de régulation mis en place, qui est l’État lui-même. En contraste avec la libéralisation économique, le commerce des espèces sauvages repose sur toujours sur une logique centralisée, inadaptée aux pratiques du terrain, où le commerce est décentralisé, informel et inclut une diversité d’acteurs. Ce commerce met à jour des tensions au sein de l’appareil d’État, entre le centre et les provinces, entre la volonté de contrôle du territoire et des pratiques qui échappent à ce contrôle, entre la traditionnelle rationalité centralisatrice et la réalité locale, ainsi qu’entre le pays et ses voisins. Ce cas illustre certains des défis de la gouvernance dans un pays et un État en transformation rapide.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.134
Threshold uncertainty score0.266

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.008
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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 head0.029
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.205 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

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

Citations1
Published2016
Admission routes1
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