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Record W3040486955 · doi:10.4000/vertigo.27679

Wilderness gentrification et projets de rewilding

2020· article· fr· W3040486955 on OpenAlexvenueno aff
Marie Méténier

Bibliographic record

VenueVertigO · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Philosophy and Ethics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesWildernessPolitical scienceEthnologyGeographyArtSociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

D. Smith et al. (2018) ont récemment proposé d’appliquer au contexte britannique le concept de « wilderness gentrification » (Darling, 2005), appelant les chercheurs à poursuivre les recherches empiriques sur ce sujet. Cet article entend précisément répondre à cet appel. En s’appuyant sur un travail de terrain réalisé dans le parc national de Dartmoor de 2016 à 2018, il s’agira tout d’abord d’analyser la pertinence du concept de wilderness gentrification dans les parcs nationaux anglais. Les entretiens semi-directifs réalisés auprès des nouveaux habitants installés dans le parc national ont permis de corroborer l’hypothèse d’une wilderness gentrification à travers l’analyse des représentations qui justifient leurs stratégies résidentielles. S’il s’agit bien de la quête d’une wilderness à l’anglaise qui a poussé ces nouveaux habitants à venir s’installer dans les espaces étudiés, la mise en pratique de ces représentations se traduit par le développement d’initiatives de ré-ensauvagement qui s’inscrivent dans le mouvement du rewilding. Incarnant une nouvelle vision de la gestion de la nature dans les parcs nationaux anglais, ces pratiques individuelles et collectives, varient selon les échelles et les espaces (Taylor, 2005; Lorimer et al., 2015; Sandom et Wynne-Jones, 2019). Si ces nouvelles pratiques tendent à cristalliser des tensions, notamment entre les propriétaires des communs à Dartmoor, elles impulsent des réflexions nouvelles relatives à la manière d’intégrer ce nouveau mode de gestion pour le parc national.

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)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.518
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.004

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 head0.043
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.224 · 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 designObservational
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

Citations0
Published2020
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