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Record W2622201983 · doi:10.4000/vertigo.18376

Promouvoir l’agriculture dans le projet de territoire pour faciliter la mise à disposition du foncier : le cas de la châtaigneraie ardéchoise

2017· article· fr· W2622201983 on OpenAlexvenueno aff
Camille Demené, Odile Audibert

Bibliographic record

VenueVertigO · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans un contexte de rareté croissante du foncier, la question de la mise à disposition de parcelles agricoles est toujours épineuse. Le bail rural, soumis au statut du fermage et hérité des politiques de modernisation de l’agriculture de l’après-guerre, en reste aujourd’hui l’outil essentiel. Conçu pour satisfaire aux exigences de l’activité agricole et de sa modernisation, le bail connait toutefois aujourd’hui une certaine disgrâce aux yeux des propriétaires, qui craignent d’y voir disparaître leurs droits à disposer librement de leur foncier. Dans ce contexte, notre contribution s’interroge sur la légitimité actuelle du bail rural et sur le possible renouvellement des modalités de mise à disposition du foncier. Nous faisons l’hypothèse que celle-ci est facilitée dès lors qu’un projet de mise en valeur agricole est partagé entre les parties – propriétaires et agriculteurs. S’il doit avant tout contribuer à une reconnaissance commune des enjeux et à une meilleure acceptation du bail, ce projet partagé peut également ouvrir la voie à des formes originales, notamment collectives, de mise à disposition du foncier. Nous étayerons notre proposition par l’analyse des actions conduites dans le cadre du programme de reconquête de la châtaigneraie, production agricole emblématique des Monts d’Ardèche. Nous y soulignerons l’importance de l’adhésion, à différentes échelles – du territoire à la parcelle - des acteurs à un projet agricole fédérateur, pour améliorer les conditions de mise à disposition du foncier.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.570
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.015
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.235 · 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.

Study designNot applicable
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

Citations4
Published2017
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