Du conflit à la concertation autour des peupleraies (France) : un exemple de stratégie pour une plus grande résilience territoriale face au changement climatique ?
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte du changement climatique, les plantations forestières sont parfois présentées comme une solution d’atténuation et d’adaptation, certes questionnable. Pour que cette option soit réellement une solution qui autorise une plus grande résilience territoriale face au changement climatique, il importe que la présence de ces plantations sur le territoire soit envisagée de manière concertée. Cette démarche est précisément en train de se mettre en place en France : après des années de controverses, les acteurs de la filière populicole et ceux impliqués dans la protection de l’environnement ou des paysages semblent désormais disposés au dialogue, notamment dans le Val de Loire, à l’initiative du CRPF (Centre régional de la propriété forestière). Dans cet article, nous analysons cet exemple, après avoir rappelé les controverses qui entourent les peupleraies et précisé la méthodologie : nous nous fondons surtout sur des observations et des entretiens. Même si elle bénéficie d’un contexte favorable (le recul des peupleraies), cette démarche apparaît comme un exemple de stratégie pour une plus grande résilience territoriale, dans la mesure où les acteurs territoriaux sont parvenus à s’accorder sur des préconisations visant à améliorer ces plantations, au moins sur le plan environnemental. Pour autant, des améliorations sont nécessaires, afin de prendre davantage en compte le volet social.
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 | 0.021 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".