Articulation territoriale des instruments de protection et de gestion des espaces et ressources naturelles. Comparaison des Parcs naturels régionaux et des Espaces naturels sensibles français.
Bibliographic record
Abstract
L’extension des aires naturelles protégées réclamée et la nécessité d’une gestion plus précautionneuse des ressources naturelles obligent à penser une meilleure articulation des instruments et outils environnementaux existants. Parmi eux, les Parcs naturels régionaux (PNR) et les Espaces naturels sensibles (ENS) représentent des exemples emblématiques de deux familles différentes d’intervention (contractuelle et réglementaire) qui entrecroisent préoccupation de protection des espaces naturels et gestion des ressources naturelles pour le développement territorial. Après avoir analysé leurs principes et méthodes à l’aune de leurs résultats après plusieurs décennies d’existence, cet article propose d’envisager les conditions d’une meilleure interaction entre eux et d’en mesurer l’intérêt et les limites. L’hypothèse suivie ici consiste à considérer que la triple nécessité d’une transcalarité, d’une extraterritorialité et d’une approche multi-partenariale est une de ces conditions. PNR et ENS participent au processus de territorialisation des ressources naturelles. S’ils opèrent conjointement, leurs différences gommées par le facteur territorial, ils œuvrent à faire advenir des communs territoriaux, et donc à dépasser les catégories et oppositions habituelles entre public et privé. Cette troisième catégorie d’action territorialisée en commun ne pourrait alors que renforcer les objectifs quantitatifs et qualitatifs de la stratégie nationale française pour les aires protégées adoptée en janvier 2021.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".