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Record W3132033362 · doi:10.4000/regulation.18148

La « visibilité des circuits courts » comme ressource commune

2020· article· fr· W3132033362 on OpenAlexaff
Noé Guiraud, Juliette Rouchier

Bibliographic record

VenueRevue de la régulation · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le conseil régional de Provence-Alpes-Côte d’Azur (Paca) a décidé, en décembre 2010, de créer l’Observatoire régional des circuits courts (ORCC), dans le but affiché d’accompagner l’essor de ces circuits alimentaires émergents. Cet observatoire devait à la fois permettre une meilleure connaissance du phénomène “circuits courts” et l’institution d’une gouvernance régionale à leur sujet. Mis en œuvre selon une logique descendante (« top-down »), l’observatoire a permis d’instaurer une importante proximité entre les membres, qui ont fini par élaborer une gouvernance horizontale, dépassant des antagonismes politiques initiaux assez forts. En analysant l’histoire de cette institution complexe, il est possible d’identifier les conflits successifs qui l’ont caractérisée durant ses cinq années d’existence et leurs méthodes de résolution. Si l’on se réfère au cadre d’analyse IAD (Institutional Analysis and Development) d’Elinor Ostrom (2010), il apparaît que les conflits étaient principalement liés à un dilemme social autour de la ressource “visibilité” - qui se déclinait individuellement mais aussi collectivement – et que les règles ont été élaborées pour définir l’appropriation et l’usage de cette ressource par les acteurs. On peut considérer que la construction incrémentale de cet ’ensemble de règles a permis de constituer une institution assez « complète » au sens de l’IAD, mais dont on pouvait également percevoir les fragilités, liées à l’ambiguïté de l’acteur conseil régional – tout à la fois promoteur et financeur. Elles se sont d’ailleurs confirmées lors d’un changement de majorité du conseil régional.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.750
Threshold uncertainty score0.829

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.105
GPT teacher head0.308
Teacher spread0.203 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations1
Published2020
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