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Record W3039272955 · doi:10.4000/vertigo.27491

La gouvernance des espaces protégés: vers un partage de la nature ?

2020· article· fr· W3039272955 on OpenAlexvenueno aff
Céline Chadenas, Vincent Andreu‐Boussut, Céline Barthon, Xavier Michel, Arnaud de Lajartre

Bibliographic record

VenueVertigO · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis une trentaine d’années et la mise en réserve de milieux naturels sur les littoraux français de l’Atlantique, de la Manche et de la Méditerranée, leur ouverture au public a conduit à un aménagement de l’espace, se réduisant parfois à quelques sentiers de découverte, allant, pour d’autres sites, jusqu’à participer pleinement à la dynamique touristique du territoire contiguë. Si la pédagogie à l’environnement est le principal prétexte à l’aménagement pour le public de ces sites, ces pratiques ont cependant contribué à une zonation de l’espace. Elle devient d’autant plus indispensable que la pression exercée aux abords voire à l’intérieur du périmètre de protection est perçue comme importante, portée par un engouement très fort pour les activités dans la nature. Cette zonation donne l’impression d’un desserrement de statuts de protection contraignants vers des formes plus intégrées et partagées de gestion et de gouvernance de l’espace. Cependant, le constat du dérangement des espèces conduit parfois le gestionnaire à aller vers une nouvelle zonation de l’espace protégé, par la création de sanctuaires de nature plus contraignants, justifiant aussi un retour à une ouverture de ces espaces plus limitée pour le grand public ou visant, dans certains cas, à la fermeture totale d’un site. Cet article propose d’analyser la manière dont le découpage de l’espace de trois réserves naturelles de France métropolitaine, la baie de Somme (Picardie), Sainte-Lucie (Aude) et Moëze-Oléron (Charente-Maritime) a été organisé. Les trajectoires de ces sites seront appréhendées, depuis la création de l’espace protégé jusqu’à aujourd’hui, en observant en particulier les dialectiques ouverture/fermeture et permanence/rupture que ces lieux connaissent et la manière dont elles sont appréhendées. Plus largement, l’objectif de ce travail est d’identifier des modèles de partage de l’espace afin d’éclairer la manière dont les réserves naturelles peuvent contribuer au développement durable des territoires dans lesquels elles s’insèrent, la protection de la biodiversité devenant ainsi le révélateur d’une nouvelle dynamique de l’espace.

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 categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.780
Threshold uncertainty score0.868

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.018
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.241 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations11
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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