De la mise en valeur du patrimoine viticole à l’émergence d’un paysage culturel au Chili
Bibliographic record
Abstract
Cet article retrace l’émergence au Chili de la catégorie de paysage culturel, au cours d’une démarche particulière d’appropriation et de mise en valeur des paysages de vignoble, associée à la revalorisation de ce patrimoine comme stratégie de promotion viticole et œnotouristique. Dans le contexte d’une législation longtemps focalisée sur les paysages naturels – dont les paysages culturels ne font pas partie –, ce processus s’est produit sans cadre normatif. Il est le fruit d’un travail en résonance entre les secteurs public, privé et universitaire visant à définir des éléments propres (voire patrimoniaux) à la viticulture chilienne, tout en s’appuyant sur des références mondiales en la matière (dont les paysages culturels viticoles classés au titre du patrimoine mondial par l’Unesco). De ce fait, si ce paysage culturel viticole est de plus en plus reconnu et pris en compte comme outil de promotion, il reste encore mal défini et caractérisé en tant que tel dans le pays, considéré davantage comme un cadre « naturel » des vignobles.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".