Écologisation de l’agriculture et de l’alimentation en France et au Brésil : renouvellement et perspectives pour la sociologie de l’environnement
Bibliographic record
Abstract
Ce numéro hors-série est composé de contributions issues d’un séminaire sur l’écologisation de l’agriculture et de l’alimentation et propose un bilan collectif de la construction de cet objet par la sociologie de l’environnement. À partir de terrains et enquêtes portant sur les pratiques professionnelles, l’action publique, les mobilisations citoyennes ou la production de connaissances scientifiques, nous avons souhaité interroger l’évolution et la diversité des analyses sociologiques des processus d’écologisation. Cette diversité se retrouve dans la nature des relations qui se nouent entre l’interprétation sociologique et les contextes sociaux et idéologiques dans lesquels elle s’inscrit. Elle s’exprime aussi dans l’évolution des cadres théoriques et épistémologiques qui sont questionnés ici sous un angle « générationnel » mettant en perspective les travaux pionniers issus de la sociologie rurale avec le déploiement de nouvelles sociologies. Cette mise en perspective, y compris par une comparaison internationale avec la sociologie brésilienne, offre un espace de débat collectif propice à la transmission des ancrages historiques de la sociologie de l’environnement.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".