La mise en lumière du conflit humain-goéland et sa gestion en France
Bibliographic record
Abstract
En France, l’augmentation de l’effectif des goélands argentés et leucophées au XXe siècle sur le littoral atlantique et le littoral méditerranéen (Larus argentatus ; Larus michahellis) s’accompagne de leur expansion hors de leur site d’origine et d’une nidification dans les milieux urbains. Elle entraîne des conflits entre l’être humain et l’oiseau, d’abord avec les gestionnaires des espaces naturels et les conchyliculteurs puis avec les citadins qui se plaignent des nids sur leurs toits. Dans les années 1990, les municipalités mettent en place des dispositifs de gestion afin de contrôler le nombre de goélands en ville. L’article s’intéresse à la manière dont s’est construit ce « problème goéland » en France. Il étudie comment le goéland protégé par la loi et apprécié des habitants est devenu un oiseau contrôlé et régulé, considéré gênant et envahissant par les scientifiques et les citadins. Il s’agit de comprendre l’évolution des représentations du goéland et d’analyser comment les scientifiques, les gestionnaires et les municipalités se sont saisis de cette dynamique de populations de l’oiseau et de ces conflits entre humains et animaux. L’article permet de souligner l’importance de développer des recherches sur les communautés hybrides, constituées d’humains et de non-humains, afin que puissent coexister durablement sur un même territoire les Hommes et les goélands (Gramaglia, 2010).
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".