Bibliographic record
Abstract
Dossier Quelles formes de médiation entre l'espace et la société peut offrir la notion de paysage ? Sans prétendre à l'exaustivité, six articles de recherche approfondissent cette question. Comment l'Etat s'est-il mobilisé pour répondre aux demandes sociales de paysage et de cadre de vie ? Après avoir suscité de nombreux courants de pensées, pourquoi la notion de paysage est non seulement au centre de projets d'esthétique environnementale mais aussi un acteur de médiation sociale dans les conflits liés au développement économique. Au Québec, la notion de paysage est non seulement au centre de projets d'esthétique environnementale mais aussi un acteur de médiation sociale dans les conflits liés au développement économique. L'écologie est une discipline du paysage. Comment analyse-t-elle l'organisation de l'espace pour la relier aux processus écologiques qui caractérisent les dynamiques des territoires ? Le paysage est une ressource économique qu'il est possible de quantifier. A titre d'illustration, dans la ceinture périurbaine de Dijon, quelle valeur peut être donnée aux attributs paysagers ? Parmi les recherches récentes sur le paysage, l'économie ne figure pas en bonne place. En rassemblant des éléments épars dans les différentes branches de l'économie, la nature économique du paysage et les politiques paysagères concernées peuvent être mieux comprises. Etat de l'art L'agriculture comparée. Comment cette nouvelle approche de l'agriculture s'est-elle peu à peu précisée, construite, consolidée, pour finalement constituer une disciplinescientifique à part entière avec ses méthodes et ses concepts propres ? Débat Le cycle de Doha : Comment aboutir à un commerce agricole équitable ?
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.078 | 0.014 |
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".