Bibliographic record
Abstract
Le concept d’aménagement du territoire maritime se situe à la croisée de politiques d’aménagement de la mer et du littoral conduites par l’État et les collectivités territoriales et de la politique maritime intégrée de l’Union européenne tournée vers la “croissance bleue”. Le colloque interdisciplinaire et international organisé par le laboratoire AMURE, Centre de droit et d’économie de la mer, a eu pour ambition de rassembler les analyses de nombreux chercheurs, mais aussi d’acteurs de la vie publique, relatives aux enjeux stratégiques et aux formes de l’aménagement du territoire maritime. La première partie de l’ouvrage présente les évolutions attendues du cadre institutionnel et de la nouvelle gouvernance de la mer et du littoral, étudiées à l’aune des objectifs européens et des expériences internationales.La directive 2014/89/UE du Parlement européen et du Conseil du 23 juillet 2014établissant un cadre pour la planification de l’espace maritime est au coeur des réflexions, tout comme la gestion intégrée de la mer et du littoral telle que définie et mise en oeuvre en droit français. Cette première partie se conclut par les résultats d’une table ronde présentant les enjeux de l’aménagement du territoire maritime sous l’angle des expériences menées par différents pays européens et du continent américain. La deuxième partie est consacrée à un approfondissement des approches sectorielles de l’aménagement concernant les énergies marines, les risques côtiers, les transports, la gestion de l’eau, l’urbanisme et le patrimoine naturel.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".