Un diagnostic de gouvernance basé sur le discours des acteurs : le cas du littoral marseillais « côté mer » (Marseille, France)
Bibliographic record
Abstract
Nous étudions ici le discours que certains acteurs du littoral marseillais (des usagers, des élus et des gestionnaires) ont de la gouvernance de la zone, en nous penchant en particulier sur l’institution (l’ensemble des règles) telle qu’elle est perçue et comment les divers acteurs sont vus comme plus ou moins légitimes. Nous utilisons pour cela le cadre d’analyse Institutional Analysis and Development construit par Elinor Ostrom pour analyser des entretiens semi-directifs menés en 2013. Nous avons en particulier identifié la description des usages, des acteurs, des conflits et des nuisances, ainsi que la répartition des rôles de définition des règles et d’autorité. Nous notons plusieurs éléments importants : les acteurs partagent un objectif affiché de protection du littoral identifié comme un espace très fréquenté, fragile, entre terre et mer, ils identifient un acteur central légitime (le Parc national des Calanques, pourtant à peine en fonction à l’époque) comme meneur de la gouvernance, et définissent également des usagers extérieurs non légitimes (les touristes, les pollueurs) comme acteurs qui ne partagent pas les objectifs de locaux. Les règles opérationnelles sont relativement peu remises en cause alors qu’il existe une certaine incompréhension et même une confusion pour les règles de choix collectifs et les règles constitutionnelles. Ces dernières, qui permettent de penser la dynamique des institutions semblent avoir disparu depuis la création du Parc national, ce qui signale une gouvernance imparfaite, mais permet aussi d’indiquer un chemin pour l’améliorer.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".