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Record W2916524289 · doi:10.4000/vertigo.21487

Des documents de planification et d’urbanisme aux politiques publiques dédiées : la prise en compte des jardins collectifs dans sept agglomérations françaises

2018· article· fr· W2916524289 on OpenAlexvenueno aff
Jean-Noël Consalès, France Cordier, Anne Blanchart, Christophe Schwartz, Geoffroy Séré, Perrine Vandenbroucke

Bibliographic record

VenueVertigO · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicUrban Agriculture and Sustainability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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 categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.236
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
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.022
GPT teacher head0.276
Teacher spread0.253 · 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 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

Citations8
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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