Les pêches maritimes : un terrain d’expérimentation de la géoprospective
Bibliographic record
Abstract
La prospective construit des scénarios d’évolution – pour la planification ou pour la protection de l’environnement – dans le but de susciter la discussion et la mise en perspective des visions d’avenir. Cette démarche orientée vers le futur rencontre un tournant spatial avec l’émergence de la géoprospective qui, en spatialisant les conjectures, permet de mettre en évidence des dynamiques géographiques et d’intégrer les enjeux spatiaux dans le débat. Une application participative de géoprospective aux pêches maritimes présente un double intérêt. Le premier est scientifique : il s’agit de contribuer aux corpus méthodologique et épistémologique de la géoprospective. En effet, la proposition de méthode permet de discuter la fonction des modèles, d’une part, et le rôle des chercheurs et des acteurs, d’autre part. Le second intérêt d’une géoprospective des pêches maritimes est opérationnel : l’amélioration de la connaissance collective sur les dynamiques et les enjeux sociospatiaux des pêches est de nature à faciliter le dialogue entre parties prenantes. À terme, ce dialogue peut être prolongé sous la forme d’une stratégie de gestion coconstruite.
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 | 0.019 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.013 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".