Quand la non-activation des règles devient la règle : regard de géographe sur un problème public qui s’éternise. Le cas de la déprivatisation des rives lacustres (Annecy, Léman)
Bibliographic record
Abstract
Le cadre théorique du problème public, classique en sociologie et en science politique, reste peu diffusé en géographie. Il semble pourtant tout indiqué pour analyser les situations conflictuelles portant sur l’espace, son partage et son aménagement ainsi que leur (non-)résolution par les politiques publiques. L’article propose de le mobiliser pour analyser un problème dont la résolution piétine depuis plus d’un siècle : la déprivatisation des rives de deux grands lacs périalpins que sont le Léman (Suisse/France) et le lac d’Annecy (France). Après avoir reconstitué la lente et difficile construction du problème public, l’article analyse les stratégies mises en œuvre par les acteurs pour activer ou au contraire contourner les règles politiques à leur disposition. Sur la base de ce matériau, l’article insiste sur la non-linéarité du processus de construction et de résolution du problème et invite à déplacer la focale sur les rétroactions multiples entre les opérations situées en amont (cadrage, publicisation) et en aval (mise à l’agenda, politiques publiques) du modèle classique.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".