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Record W4377596523 · doi:10.7202/1100215ar

Du conflit à la concertation autour des peupleraies (France) : un exemple de stratégie pour une plus grande résilience territoriale face au changement climatique ?

2023· preprint· fr· W4377596523 on OpenAlexvenueno aff
Amélie Robert

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Regional Science · 2023
Typepreprint
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsResilience (materials science)Climate changeEnvironmental resource managementPsychological resiliencePolitical scienceGeographyEnvironmental planningEnvironmental scienceEcologyPsychologySocial psychologyBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.620
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.059
GPT teacher head0.290
Teacher spread0.231 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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Same venueCanadian Journal of Regional ScienceSame topicAgriculture and Rural Development ResearchFrench-language works237,207