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Record W2912014339 · doi:10.4000/vertigo.20433

Le sol : enquête sur les mécanismes de (non) émergence d’un problème public environnemental

2018· article· fr· W2912014339 on OpenAlexvenueno aff
Juliette Fournil, Juliette Kon Kam King, Céline Granjou, Lauric Cécillon

Bibliographic record

VenueVertigO · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Si les sols sont indispensables à l’activité humaine et au bon fonctionnement des écosystèmes, ils ne font pourtant l’objet d’aucune mesure de conservation contraignante qui leur soit dédiée. Nous défendons que les difficultés à mettre en place des mesures de conservation du sol ne renvoient pas simplement à l’invisibilité propre au monde souterrain et aux dangers qui le menacent : comprendre ces difficultés demande de retracer la trajectoire de mise à l’agenda du sol comme enjeu environnemental et les répertoires particuliers dans lesquelles elle s’exprime. En déployant une approche pluridisciplinaire alliant sciences sociales et sciences du sol, nous avons cherché à identifier et à caractériser les logiques de requalification environnementale du sol à l’œuvre depuis le milieu des années 2000. Nous avons notamment cherché à comprendre dans quelle mesure ces logiques de requalification du sol comme enjeu de conservation se démarquaient de l’appréhension agricole dominante qui envisage le sol en termes de support de fertilité et de production agronomique. Sur la base d’une enquête sociologique qualitative approfondie menée en France, incluant exploitation documentaire et entretiens, nous caractérisons deux logiques de requalification environnementale du sol, en termes d’une part de conservation des sols et de leur biodiversité menacés par des processus de dégradation, et en termes d’autre part de conservation et de sécurisation des fonctions et services rendus par les sols. Nous discutons enfin les différences et les relations entre ces deux logiques du point de vue de la manière dont elles interpellent, bousculent, ou au contraire font alliance avec les enjeux et les intérêts agricoles.

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)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.017
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: none
Teacher disagreement score0.023
Threshold uncertainty score0.073

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0090.011
Scholarly communication0.0160.015
Open science0.0030.010
Research integrity0.0060.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.003

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 head0.031
GPT teacher head0.233
Teacher spread0.202 · 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

Citations19
Published2018
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