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Record W3007950194 · doi:10.4000/vertigo.27151

Controverses environnementales et arbitrages politiques : les logiques d’action du système Étang de Berre/Basse-Durance

2019· article· fr· W3007950194 on OpenAlexvenueno aff
Martin Laurenceau, François Molle

Bibliographic record

VenueVertigO · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’échéance de 2027 pour l’atteinte du bon état ou bon potentiel des masses d’eau, dans le cadre de la Directive cadre sur l’eau (DCE) de 2000, exacerbe les tensions sur certains territoires. En effet, l’atteinte du bon état repose sur la réalisation d’arbitrages entre des usages multiples qui mènent à de nouvelles répartitions sociale et spatiale des coûts et bénéfices. Nous avançons l’hypothèse que ces arbitrages ne peuvent être faits seulement à partir de critères d’efficacité écologique et de coûts économiques comme cela est proposé par la DCE, et doivent considérer (i) les interdépendances entre masses d’eau et usages associés ainsi que (ii) les logiques d’action sous-jacentes aux différents scénarios portés par les acteurs en présence. En nous appuyant sur l’évolution historique des masses d’eau de l’étang de Berre et de la Basse-Durance, nous montrons les connections hydrologiques, écologiques et socio-économiques qui existent entre ces territoires. Dans un deuxième temps, nous mettons en évidence les problématisations et les entreprises d’intéressement qui sous-tendent chaque scénario porté par les acteurs en présence, ainsi que leurs conséquences en termes de répartition des coûts et bénéfices pour les usagers. Enfin, nous discutons la capacité des différentes logiques d’action, en partie incompatibles, à s’imposer aux autres acteurs en présence et à influencer la décision future de la Commission européenne sur l’éventuelle révision à la baisse des objectifs écologiques du système Berre Basse-Durance.

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)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.795
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
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 head0.039
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.249 · 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 designTheoretical or conceptual
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

Citations3
Published2019
Admission routes1
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