Les acteurs du territoire comme vecteur de l'action logistique collective : analyse par les communs de la robustesse de la coopération dans les chaînes courtes
Bibliographic record
Abstract
Des collectifs d'un nouveau genre emergent au sein des circuits courts alimentaires de proximite (CCAP). Ils ont pour objectif de faciliter et organiser la distribution et la commercialisation de productions locales a l'echelle d'un territoire. L'objectif annonce semble ambitieux, pour 3 raisons complementaires. D'une part, si l'action collective est de plus en plus favorisee (Blanquart et al., 2015 ; Gonzalez-Feliu et Morana, 2010), elle ne va pas de soi, n'est pas necessairement perenne et necessite pour durer de realiser un arbitrage entre interet individuel et interet a la participation du collectif. D'autre part, la cooperation porte, dans ces collectifs, sur la logistique (transfert de flux de marchandises depuis des fermes eclatees sur le territoire vers des lieux de consommation disperses). Or, la cooperation logistique est consideree comme particulierement difficile a mettre en place (Roy, Landry et Beaulieu, 2006), necessitant la mise en commun de ressources, comme des vehicules ou des informations strategiques, et leur gestion commune. En generant des desequilibres dans la repartition des benefices ou des couts entre les membres, elle peut renforcer le pouvoir d'un acteur et ainsi inciter a poursuivre des demarches individuelles. Enfin, ces collectifs se caracterisent par l'implication accrue d'acteurs de territoire qui ajoutent aux objectifs economiques de transfert de flux, un objectif de developpement territorial et etendent le perimetre d'action a celui d'un territoire entier. Les defis a relever semblent appeler des modes de gouvernance renouveles, aptes a favoriser des cooperations multi-acteurs et a integrer des enjeux multi-niveaux (economiques, sociaux, territoriaux). Une attention particuliere aux mecanismes de cooperation structurant ces collectifs semble donc appropriee. C'est notamment la robustesse des mecanismes de cooperations qui est exploree ici, en tant que garante de la perennite des actions collectives et de leur empreinte sur les territoires. Aux vues de ces enjeux, cette communication interroge la robustesse des mecanismes de cooperation de ces collectifs et, partant, leur capacite a repondre aux enjeux de developpement territorial qui president a leur creation.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".