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Record W3024165358 · doi:10.1522/revueot.v29n1.1134

Les trois vi-e-s des territoires ruraux : voyage en France ou ailleurs

2020· article· fr· W3024165358 on OpenAlexvenueno aff
Sylvie Lardon

Bibliographic record

VenueRevue Organisations & territoires · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les territoires ruraux changent : ils nouent de nouvelles relations avec le monde urbain. La planètes’urbanise : elle est le siège de nombreux flux. Ces dynamiques, qui s’étendent sur de larges espaces, occultent celles qui se déroulent à proximité, à faible densité, dans les territoires où pourtant on assiste à un foisonnement d’initiatives. Or, ce sont des territoires vivants qui transforment le monde en articulant l’urbain et le rural, en assumant une solidarité réciproque, en dépassant les limites et les frontières. Pour accompagner ces dynamiques de changement, l’ingénierie territoriale se doit de favoriser l’interterritorialité, l’intégration des échelles et des mondes ainsi que la reconnaissance des innovations sociales et territoriales. Plus encore, elle doit impliquer l’ensemble des acteurs qui sont partie prenante pour donner vie aux territoires en se construisant une vision partagée du territoire et en mettant en oeuvre des actions collectives, en les ancrant dans le territoire et en les rendant visibles et sensibles. Ce cadre conceptuel d’une ingénierie territoriale pour, par et avec les territoires ruraux est issu d’une recherche partenariale en cours avec le territoire du Grand Clermont et du parc naturel régional Livradois-Forez, en région Auvergne- Rhône-Alpes, en France, qui « invente les territoires de demain » autour de son projet alimentaire territorial. Il y a là de nouvelles pistes à explorer qui remettent en cause les procédés traditionnels de production scientifique et de construction de l’action. La rigueur des itinéraires méthodologiques construits et la diversité assumée des dispositifs permettent de monter en généricité. L’imagination valorise cette diversité et produit le futur des territoires.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.806
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.046
GPT teacher head0.263
Teacher spread0.217 · 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 designNot applicable
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

Citations4
Published2020
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