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Record W3178321581 · doi:10.4000/vertigo.30564

Questionner l’efficacité de la gouvernance d’une AMP : le cas de Natura 2000 en mer

2021· article· fr· W3178321581 on OpenAlexvenueno aff
Jean‐Eudes Beuret, Ludovic Martel, Anne Cadoret, Frédérique Chlous, Julie Delannoy, Marie Lesueur, Christelle Noirot, Hélène Rey‐Valette, Lucille Ritschard, Paul Sauboua

Bibliographic record

VenueVertigO · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nous nous intéressons ici à la gouvernance d’une catégorie d’aires marines protégées, Natura 2000 en mer, et aux déterminants de l’efficacité de la gouvernance des sites. Après avoir constitué une base de données portant sur 158 sites localisés en France métropolitaine, un échantillon de 20 sites a été l’objet d’une analyse comparative par études de cas. Nous constatons d’abord qu’un même cadre standard est décliné, en réalité, de façons différentes selon les façades, régions et sites. La diversité des situations de gouvernance est déchiffrée à partir de l’identification de quatre facteurs discriminants : l’enchevêtrement (ou non) du site dans un autre dispositif de gestion territoriale, les temporalités de la gouvernance (en amont ou en aval du document d’objectifs), les proximités locales (préexistantes ou à créer), la situation géographique du site (côtier ou au large). L’analyse porte ensuite sur ce que produit la gouvernance, selon ses caractéristiques, avec différents types de plus-values (effets directs et effets-rebonds, ressources, actions et coordinations) qui ne se révèlent effectives que sous certaines conditions. Les facteurs qui fondent l’efficacité et la qualité de la gouvernance sont finalement caractérisés, au regard des objectifs du dispositif et différentes pistes d’amélioration en sont déduites.

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 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 score0.746
Threshold uncertainty score0.980

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)0.0000.000

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 head0.013
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.249 · 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

Citations4
Published2021
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