Conserver la biodiversité avec les ONG en Nouvelle-Calédonie: décolonisation ou délégation de gestion ?
Bibliographic record
Abstract
Ce texte interroge le rôle important que deux ONG environnementalistes, CI et WWF, ont été amenées à jouer dans le processus de définition et de gouvernance de deux aires protégées situées dans la province nord de la Nouvelle-Calédonie. Ce territoire océanien atypique de l’Outre-mer français au statut juridique unique, reconnue comme un hotspot de biodiversité (Myers et al., 2000) est en effet marqué par un contexte politique particulier de décolonisation négociée. Celui-ci, qui inclue des transferts de compétences depuis la France vers cette « ancienne colonie non-décolonisée » (Demmer et Salomon, 2013) a déjà permis l’émergence de la préservation de la biodiversité comme enjeu politique de premier plan. De manière concomitante à l’inscription des préoccupations environnementales dans les agendas internationaux, et comme dans d’autres territoires (Aubertin, 2005; Léna, 2002), plusieurs Organisations Non-Gouvernementales (ONG) de conservation ont par ailleurs graduellement contribué à la définition des politiques publiques environnementales locales. À partir de deux études de cas, ce texte montre les mécanismes par lesquels ces ONG ont d’abord pris part au processus de révision des anciens parcs et réserves naturels du territoire avant de devenir des interlocuteurs incontournables et partenaires privilégiés des institutions.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".