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Record W4394898750 · doi:10.7202/1110605ar

Entre hydroélectricité, érosion et loisir

2023· article· fr· W4394898750 on OpenAlexaffvenueabout
Emmanuelle Bouchard-Bastien

Bibliographic record

VenueAnthropologie et Sociétés · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWater Governance and Infrastructure
Canadian institutionsInstitut National de Santé Publique du Québec
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’aménagement d’une centrale hydroélectrique et de son réservoir transforme profondément la matérialité d’un cours d’eau, en plus de perturber l’habitat faunique, floristique et les établissements humains. Malgré ces changements qui transforment aussi les usages de l’eau et ses paysages, une rivière peut être requalifiée par ses riverains et les acteurs socio-économiques et politiques pour devenir un milieu renaturalisé, revendiqué comme site de conservation et où se déploient de nouveaux usages de loisir et de contemplation. À partir d’une ethnographie du bassin versant de la rivière Sainte-Anne (Québec, Canada), et en mobilisant le cadre théorique de l’anthropologie amphibienne dans une perspective d’écologie politique, cet article analyse les processus historiques, économiques et sociaux qui sous-tendent la transformation d’un espace riverain à la suite de la mise en place d’un barrage hydroélectrique et de lieux de résidence informels. L’analyse permet d’identifier trois caractéristiques (espace naturel, lieu sécuritaire et paysage lucratif) qui composent l’espace amphibien créé par le réservoir du barrage hydroélectrique de Saint-Alban, qui est toujours en exploitation en plus d’être intégré dans un parc régional. En résulte un portrait des représentations sociales de la nature et des risques dans le temps, qui permet de mieux comprendre les attitudes de riverains vivant dans un milieu à risque d’érosion et d’inondation.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.552
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0260.003

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 head0.138
GPT teacher head0.532
Teacher spread0.394 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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".

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Citations0
Published2023
Admission routes3
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