Une agronomie clinique et territoriale pour accompagner la transition vers une économie circulaire autour de l’agriculture : mise à l’épreuve et enseignements du projet GABiR à La Réunion
Bibliographic record
Abstract
Alors que l’économie circulaire (EC) comme nouveau paradigme économique et sociétal émerge, la place du secteur agricole dans les initiatives d’accroissement de la circularité dans les territoires est questionnée. Ce questionnement est d’autant plus pertinent dans un contexte insulaire comme celui de La Réunion, où les enjeux d’autonomie alimentaire et énergétique sont majeurs. De 2017 à 2020, un projet de Recherche et Développement intitulé GABiR (Gestion Agricole des Biomasses sur l’île de La Réunion) a mobilisé des acteurs issus du Développement, de la Formation et de la Recherche, dont de nombreux agronomes de diverses disciplines, mais également des décideurs politiques. Ce projet visait à renforcer l’inclusion du secteur agricole dans l’EC de l’île par une approche territoriale de la gestion des biomasses, valorisées ou valorisables en agriculture. Fort de cette expérience et des acquis du projet, un cadre méthodologique à visée générique relevant d’une démarche clinique à l’échelle territoriale et visant à accompagner la transition vers une EC incluant le secteur agricole est proposé. Mots clés : Bioéconomie circulaire, Approche territoriale, Île de La Réunion, Démarche Clinique
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 | 0.024 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".