MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3100592444 · doi:10.4000/vertigo.28393

La dynamique d’enfrichement, ses expressions paysagères et ses significations : le cas du Beaujolais viticole

2020· article· fr· W3100592444 on OpenAlexvenueno aff
Jessica Pic, Yoann Le Guen, Étienne Cossart, Mathieu Fressard

Bibliographic record

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

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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 categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.895
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.036
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.243 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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

Citations3
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueVertigOSame topicFrench Urban and Social StudiesFrench-language works237,207