Les visiteurs des Sept-Îles. Leurs rapports aux autres et aux oiseaux, leurs expériences récréatives sur l’île aux Moines: Note de synthèse - GIS HomMer, octobre 2020 : 30 pages
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de ce document est de présenter les résultats d’une démarche visant à caractériser les expériencesrécréatives de visiteurs d’un espace naturel protégé. Ce travail s’inscrit dans l’axe 1 du GIS HomMer dont l’objetest de mener une réflexion collective autour des cadres analytiques permettant l’étude des interactions entreusage(r)s et environnement (Le Gentil et al., 2016 ; Le Gentil, 2020). Cette expérimentation a été menée surl’île aux Moines (archipel des Sept-Îles) entre mars et septembre 2018, à la demande du gestionnaire de laréserve naturelle nationale (RNN), dans le cadre d’un travail de master 2 portant sur la capacité de charge(Cavalié, 2018)1.La démarche employée et les principaux résultats du travail présenté ici sont les suivants.L’approche adoptée avait pour ambition de décrire les expériences récréatives à travers quelques-unes deleurs multiples dimensions (visiteur [personne], conditions de visite [situation] et lieu visité [objet]). Troisdispositifs distincts ont été utilisés : une enquête par questionnaire réalisée auprès des visiteurs, descomptages (visuels et automatiques) et des observations comportementales (visiteurs et oiseaux). Ils ontpermis de produire de l’information multi-sources (données déclaratives et phénomènes directementobservables) pour caractériser les expériences récréatives des usagers de ce lieu.Au vu des résultats obtenus, il semble que la comptabilité recherchée entre missions d’accueil du public et deprotection de la nature soit effective en l’état actuel, probablement parce que les personnes qui s’y rendentne sont que des « visiteurs temporaires » (Larrère et Larrère, 2009). Si les expériences récréativessommairement mises en exergue sont diversement tournées vers l’observation de la nature, la majeure partiede ces personnes cohabitent semble-t-il sans problème particulier, et dans le respect du lieu qu’elles sontvenues visiter.La compréhension fine des expériences identifiées reste à approfondir. D’autres matériaux empiriquesélaborés à partir d’autres méthodes sont ainsi nécessaires pour rendre compte plus finement de la complexitédes rapports que les visiteurs entretiennent avec ce lieu, et envisager la compréhension des comportementsassociés.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".