La forêt ré-enchantée : deux siècles d'évolution des loisirs en forêt
Bibliographic record
Abstract
/ Avant d'être un espace récréatif, la forêt a représenté dans notre civilisation occidentale un espace nourricier dont la fréquentation n'était pas sans danger. De la selva oscura de Dante à la Gaste forêt de Chrétien de Troyes, la forêt était considérée comme un endroit menaçant, en marge de la civilisation. Pourtant, depuis la deuxième moitié du XIXe siècle, sa fréquentation ne cesse de croître au point d'en faire un des types d'espaces les plus visités en France et en Europe. Pourquoi une majorité de Français plébiscitent-ils de nos jours la forêt et la fréquentent-ils assidûment alors qu'elle a longtemps éveillé leurs craintes ? Nous allons voir que ce changement de représentations et de pratiques s'est opéré progressivement au cours des siècles sous l'impulsion d'une élite intellectuelle et artistique avant de se diffuser dans la quasi-totalité du corps social à l'époque contemporaine. Nous verrons ainsi quel était l'état de la fréquentation des forêts à différentes époques, quelles méthodes d'études de la fréquentation ont été mises en oeuvre, ainsi que les dispositifs préconisés par les forestiers pour tenter de répondre aux attentes des usagers, en termes d'instrument de politiques publiques ou d'outils d'aménagement.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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".