Des documents de planification et d’urbanisme aux politiques publiques dédiées : la prise en compte des jardins collectifs dans sept agglomérations françaises
Bibliographic record
Abstract
L’objectif du présent article est de comprendre comment les jardins collectifs sont pris en compte dans la planification et l’urbanisme français. Pour ce faire, il propose, tout d’abord, une revue du droit afférent aux potagers urbains. Il constate, à cet égard, son manque d’efficience. Restant uniquement centré sur les jardins familiaux, celui-ci se révèle, en effet, incapable de traduire des réalités de terrain en constante évolution. En se fondant sur l’étude des documents de planification et d’urbanisme de 7 agglomérations (Lille, Grand Lyon, Marseille, Grand Nancy, Nantes, Paris-Ile-de-France, Grand Toulouse), cet article démontre, ensuite, qu’en la matière les Plans locaux d’urbanisme (PLU) sont certes de plus en plus intégrateurs, mais aussi très fluctuants d’un contexte territorial à l’autre. La commune reste, néanmoins, l’échelle d’appréhension la plus pertinente quant aux jardins collectifs. Enfin, en s’appuyant une analyse fine des politiques publiques dédiées aux potagers urbains dans trois agglomérations représentatives (Marseille, Grand Nancy, Nantes), cet article montre que les dispositifs ad hoc créés par les municipalités engendrent des inégalités de conception et de traitement en fonction des agglomérations et suivant les formes de jardins collectifs. À ce titre, jardins familiaux et jardins partagés sont souvent opposés.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 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".