La dynamique d’enfrichement, ses expressions paysagères et ses significations : le cas du Beaujolais viticole
Bibliographic record
Abstract
Le Beaujolais est un vignoble en crise économique depuis la fin des années 1990. Elle se matérialise dans les paysages par une dynamique d’enfrichement qui préoccupe les acteurs locaux. La caractérisation de cette dynamique, nécessaire pour comprendre et endiguer le phénomène, fait face à deux difficultés : (i) théorique, liée à la définition même du terme de friche, et (ii) technique, liée à la quantification et la qualification de l’enfrichement. Un protocole combinant photo-interprétation, inventaire de terrain et entretiens, a été appliqué pour caractériser la diversité des expressions paysagères de l’objet friche et envisager sa polymorphie. Ce travail se concentre sur trois secteurs du Beaujolais viticole afin de dégager les modalités sous-jacentes à l’enfrichement. Une typologie comprenant six types de parcelles en friche a été construite : chaque type présente un impact paysager différent au vu de sa physionomie. Trois filiations temporelles entre les types ont été identifiées : une famille de friches de coteaux, une de plaine dont les ceps ont été arrachés et une de plaine non-arrachés. L’enfrichement a en outre été quantifié et représente en 2017, respectivement, 1,5 %, 8,4 % et 8,7 % de la surface en vignes de la Basse-Ardières, du Marverand et du Merloux en 1999. Ces taux montrent un différentiel entre le nord et le sud du territoire, témoignant d’un vignoble plus résilient en Basse-Ardières (classification en cru) tandis qu’en Marverand et Merloux l’enfrichement est prépondérant.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".