Entre logique de production et de préservation : l’évolution de l’information environnementale dans les domaines de l’eau et de la forêt
Bibliographic record
Abstract
La gouvernance de l’environnement dépend de la manière dont les acteurs se représentent l’évolution des milieux et des ressources naturelles. Dans ce contexte, l’information environnementale peut constituer un appui pour justifier ou remettre en cause des modes de gestion. Quand elle est produite dans ce but, l’information est un instrument d’action publique qui véhicule elle-même certains cadrages, plus ou moins favorables à des logiques de production ou de préservation. Cet article s’interroge sur le lien entre l’usage de certains indicateurs pour l’action publique et la logique de production ou de préservation qui motive cette action. En retraçant l’histoire de la régulation dans les secteurs hydrauliques et forestiers en France, nous montrons qu’il n’y a pas d’équivalence entre l’usage d’indicateurs écologiques et la logique de préservation. Dans le domaine forestier, l’information sur les milieux a plutôt servi les logiques sylvicoles et elle est principalement produite par les acteurs du secteur qui cherchent à mieux valoriser le bois. Dans le domaine de l’eau, l’information écologique a été un appui pour des acteurs qui dénonçaient les excès d’une logique productive centrée uniquement sur la ressource.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".