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Record W2346939532 · doi:10.4000/vertigo.17173

Aire Marine Protégée, intérêt général environnemental et territoire, un rendez-vous manqué ? Le cas de Mayotte

2016· article· fr· W2346939532 on OpenAlexvenueno aff
Anne Cadoret, Jean‐Eudes Beuret

Bibliographic record

VenueVertigO · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Identity, and Health
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Parc Naturel Marin de Mayotte a été créé en janvier 2010 à l’issue d’un processus rapide. Répondant à un intérêt général environnemental, comment cette initiative nationale s’est-elle ancrée dans le territoire, autour de la construction d’un projet de développement durable territorial et de la territorialisation de l’intérêt général moteur du projet ? Qu'est-ce qui fonde l’acceptabilité sociale du projet ? L’analyse du processus de construction du projet, puis des controverses mises en avant par les parties prenantes permet d’identifier des biais et fragilités dans la construction d’un intérêt général territorialisé. L’analyse est centrée sur les transactions fondatrices de l’acceptation du projet, le différentiel d’appropriation du projet selon les acteurs, la hiérarchisation des acteurs et enjeux, les biais de représentation au sein du « parlement de la mer » que constitue le conseil de gestion du parc, les enjeux et l’effectivité de la construction de nouvelles proximités organisées autour du parc. Nous en tirons des enseignements méthodologiques quant à la pertinence de la grille d’analyse employée, puis opérationnels quant aux moyens à mettre en œuvre en matière de concertation : celle-ci devra être ciblée sur des interfaces et fractures entre acteurs ancrés dans des mondes distincts.

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)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation 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 score0.179
Threshold uncertainty score0.357

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0050.010
Scholarly communication0.0090.004
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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 head0.016
GPT teacher head0.280
Teacher spread0.264 · 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 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

Citations16
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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