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Record W3093450347 · doi:10.4000/books.psorbonne.56772

Une histoire environnementale de la nation

2015· book· fr· W3093450347 on OpenAlexaboutno aff
Guillaume Blanc

Bibliographic record

VenueÉditions de la Sorbonne eBooks · 2015
Typebook
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArtEthnologyHistory

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet ouvrage propose une histoire environnementale comparée de la nation. L’auteur démontre qu’au-delà des contextes, l’invention de la nature vise bien souvent à renforcer les contours matériels et idéels de la nation au nom de laquelle agissent les pouvoirs publics. Tandis que dans la France parsemée de lieux de mémoire, le parc des Cévennes sert à la pérennisation d’une nation paysanne, nostalgique et traditionnelle, au Canada, pour pallier un passé manquant de profondeur mais débordant de conflits, le parc Forillon donne à voir et à croire une nation vierge, atemporelle et apolitique. Quant à l’Éthiopie et son parc du Semēn, l’État s’approprie les représentations néomalthusiennes et vaguement racistes des institutions internationales telles que l’Unesco et le WWF afin d’être reconnu sur la scène internationale et de s’imposer, alors, sur un territoire qu’il veut national.Mobilisant les lois, les rapports d’activité et la documentation archivistique et touristique produits par les gestionnaires de ces territoires, de la fin des années 1960 au temps présent, cet ouvrage relate trois histoires de natures et de nations. Mais il livre aussi une seule histoire : celle du parc comme enjeu de luttes. Car de l’Amérique du Nord à l’Afrique jusqu’à l’Europe, en tant qu’espace de vie quotidienne converti en espace de visites temporaires, le parc national légitime toujours l’exercice public d’une violence concrète et symbolique sur les populations locales et environnantes.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.497
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0160.007
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.017
GPT teacher head0.216
Teacher spread0.199 · 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
GenreOther

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

Citations13
Published2015
Admission routes1
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