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Record W7008349215

Building marine industries between science, ecology and territories : a comparison between Brittany, Québec and New Brunswick

2024· article· fr· W7008349215 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMarine conservationEnvironmental policyPublic policyBioprospecting
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse s’intéresse à l’action publique servant au développement, à l’intervention et au gouvernement des filières économiques rattachées à « l’économie bleue ». Ce domaine renvoie à l’exploitation des ressources naturelles dans un milieu marin dont la fragilité est de plus en plus reconnue. La thèse s’appuie sur une comparaison de filières émergentes issues du domaine de l’aquaculture marine dans trois régions maritimes situées dans deux pays : en Bretagne (France), au Québec Maritime et au Nouveau-Brunswick (Canada). L’enquête qualitative réalisée de 2019 à 2024 repose sur un matériau constitué d’entretiens semi-directifs et d’observations ainsi que sur le recueil de documents de politiques publiques et d’archives. Mobilisant les cadres d’analyse de la sociologie politique de l’économie, de l’action publique et des territoires, cette thèse interroge les dynamiques de construction des filières et en particulier ses composantes scientifiques et territoriales. La démonstration se déroule en deux parties. Premièrement, en proposant puis en mobilisant le concept de « régime territorialisé de filière », la thèse montre que l’institutionnalisation d’un soutien public aux filières aquacoles dépend de la capacité des promoteurs à inscrire leur projet économique dans un territoire régional et dans ses particularités écologiques, productives et politiques. Deuxièmement, l’analyse montre que les acteurs de l’économie bleue sont en concurrence pour affirmer un leadership dans les filières. Leur capacité à s’approprier les injonctions à l’innovation et à l’écologisation ainsi que leur faculté d’adaptation aux reconfigurations de la gouvernance multiniveau conditionnent leur accès aux ressources publiques.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.644
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.009
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.069
GPT teacher head0.320
Teacher spread0.251 · 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 designObservational
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
Published2024
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