La gouvernance des terres agricoles en Île-de-France. Une analyse des conflits d’usage des sols, dans un contexte de préservation des surfaces agricoles alimentaires
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est de discuter de la question de la gouvernance des terres agricoles en proximité d’un grand centre urbain. L’analyse des conflits d’usage des sols permet de mettre en évidence les liens complexes entre le centre urbain et ses couronnes agricoles. Dans cette perspective, nous étudions le cas de la plus grande agglomération française, celle du Grand Paris (Île-de-France). Nous commençons par présenter les concepts et les enjeux qui imprègnent l’existence de cette agriculture périurbaine régionale, ainsi que notre approche méthodologique, développée à partir d’entretiens avec des experts locaux, d’une analyse de la presse quotidienne régionale et d’un suivi des réseaux sociaux, dans le but de croiser ces données pour mieux caractériser les conflits qui traversent les zones agricoles. L’étude montre en particulier qu’existent trois grandes sources de conflits, respectivement liées à l’étalement urbain et la spéculation immobilière, à l’installation d’infrastructures urbaines et à l’absence de gestion régionale des zones de production agricoles. Sur la base de ces résultats, nous discutons des relations entre acteurs locaux, des politiques publiques et des possibles restructurations organisationnelles afin de comprendre les enjeux sur la résilience alimentaire locale, les modes de production et les perméabilités entre systèmes urbains et ruraux dans la préservation de ces espaces de production agricole. Enfin, nous en tirons des conclusions sur l’avenir de ces zones agricoles.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".