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Record W3039331386 · doi:10.4000/vertigo.27769

Comment vivre avec des conflits d’usages au sein d’un espace naturel protégé exposé à des risques littoraux ?

2020· article· fr· W3039331386 on OpenAlexvenueno aff
Caroline Rufin-Soler, Marie-Hélène Ruz, Philippe Deboudt, Rachel Révillon

Bibliographic record

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

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article propose une analyse de la fabrication des conflits d’usages entre acteurs de la gestion d’un espace exposé à des risques naturels côtiers le long de la mer du Nord, dans la Région Hauts de France, le Platier d’Oye. Il s’agit d’un espace littoral poldérisé au début du 20e siècle, objet de logiques successives d’appropriation et de dynamiques côtières qui ont contribué au développement de conflits entre les acteurs, porteurs de ces différentes logiques. L’article analyse dans une première partie ces différentes logiques qui ont contribué à la fabrication de ce territoire côtier avec d’abord un espace urbanisé, un espace de nature protégée et un espace à risques. L’article se focalise sur l’analyse des processus d’émergence des conflits d’usages dans ce territoire côtier en lien avec le développement des risques côtiers et de la protection du patrimoine naturel. La seconde partie de l’article propose une analyse inédite des conflits d’usages liés à la gestion de la fréquentation et à la gestion des risques d’érosion côtière et de submersion marine. Les données collectées et les analyses rassemblées dans cet article s’appuient sur le projet de recherche « Co-construction de stratégies d’adaptation au changement climatique en Côte d’Opale » (COSACO)1 soutenu par le programme « Quels littoraux pour demain ? » de la Fondation de France.

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
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.865
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
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 head0.065
GPT teacher head0.284
Teacher spread0.219 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations6
Published2020
Admission routes1
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