BROSSEAU Marc Les manuels de géographie québécois, Images de la discipline, du pays et du monde – 1800-1960 Laval, Presses de l’Université Laval, coll. « Géographie Référence », 2011, 170 p.
Bibliographic record
Abstract
Le littoral sud-ouest de Madagascar, le long duquel s’étend l’un des plus grands écosystèmes coralliens de la Terre, est habité par une population vezo dont le genre de vie fondé exclusivement sur la pêche a fait preuve d’une adaptation séculaire à l’environnement marin. Depuis les années 1990, cette région littorale centrée sur Tuléar connaît une forte croissance démographique, un rapide développement de la pêche commerciale et une dégradation accélérée de l’écosystème corallien, ce qui entraîne la raréfaction de certaines espèces recherchées et de sérieuses perturbations dans la société vezo. Cet article vise à montrer que cette crise systémique est due à l’ouverture géographique de cette région littorale, un processus en grande partie lié à la rapide mondialisation de la pêche vezo. Les institutions internationales et agences de développement ont modernisé les filières et les engins d’une pêche vezo toujours qualifiée de « traditionnelle » mais dont les produits sont vendus sur des marchés mondiaux par des réseaux de collecteurs et d’entreprises transnationales.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
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".