La ruée vers l’or rose : Regards croisés sur la pêche crevettière traditionnelle à Madagascar
Bibliographic record
Abstract
Depuis une dizaine d'années, on parle de la crevette comme de l'« or rose de Madagascar ». Cette expression traduit bien l'importance de cette ressource pour l'économie d'un pays considéré comme l'un des plus pauvres de la planète et pour une frange grandissante de la population qui vit de la pêche et de la collecte. Tout comme d'autres activités « pionnières » telles que l'exploitation des pierres précieuses, la pêche crevettière appelle une mobilisation d'un nombre remarquable d'acteurs. Outre la véritable ruée observée vers les fronts pionniers de la pêche crevettière traditionnelle, les autres secteurs de cette activité (artisanal, industriel) connaissent également des dynamiques d'évolution rapide auxquelles participent de multiples intervenants. Cette situation engendre des interactions complexes entre différents types d'acteurs (politiques, bailleurs de fonds internationaux, ONG...) et à différentes échelles, du local à l'international. Cet ouvrage aborde ainsi l'étude de la pêche traditionnelle et de sa croissance selon diverses échelles et déterminants (économique, social, politique, écologique, religieux...) qui, loin de s'exclure mutuellement, se complètent pour tendre vers une meilleure compréhension des dynamiques et des transformations en cours dans ce secteur. Il est le fruit de la collaboration de chercheurs de diverses disciplines (anthropologues, économistes, sociologues) et origines (canadienne, française, malgache) qui à la croisée des regards, s'interrogent et dialoguent sur le rôle catalyseur de la pêche dans les dynamiques économiques et sociales que connaît actuellement Madagascar et, partant, sur l'exemplarité du cas malgache pour la compréhension globale des problématiques de la pêche au niveau international.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".