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Record W7104435739 · doi:10.71781/7918

Cultiver la ville, semer la permaculture humaine: expérimentations de jardiniers et de plantes en sol québécois

2022· dissertation· fr· W7104435739 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEnvironmental, Ecological, and Cultural Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSocial lifeHuman ecologyEthnographyIdentity (music)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le terme « agriculture urbaine » renvoie à une diversité de « pratiques agricoles individuelles ou collectives qui se déroulent au sein même de la ville » (Mundler et coll., 2014). Bien que le sujet ait déjà généré beaucoup d’intérêt académique, ce mémoire vise à offrir une perspective novatrice, centrée sur les changements ontologiques qui se produisent chez les jardiniers tels que rapportés dans leurs témoignages alors qu’ils s’engagent pratiquement et affectivement avec les plantes qu’ils et elles cultivent. De cet engagement résulte la participation des jardiniers.ères à un réseau de relations multiespèces impliquant tous les insectes, animaux, champignons et microbes qui interagissent avec leurs plantes. Je décris ainsi comment les jardiniers.ères en viennent à développer des liens avec toutes ces espèces fourmillantes et à s’engager pour qu’elles prospèrent. Finalement, cet engagement les fait réévaluer comment ils désirent prendre une place comme humains dans ce collectif multiespèces et ils et elles en viennent à repenser le social sur le modèle permaculturel inspiré du jardin pour imaginer une « permaculture humaine », une nouvelle manière d’envisager le lien social et l’existence humaine et urbaine.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.289
Threshold uncertainty score0.582

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0140.006
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0020.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.225
Teacher spread0.218 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

Quick stats

Citations0
Published2022
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