Des mobilités privilégiées dans le volontariat agricole : frontières matérielles et sociales du <i>woofing</i> en France et au Canada
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur les pratiques spatiales issues du bénévolat au sein du réseau associatif World Wild Opportunities on Organic Farms (WWOOF) en France et au Canada. Au sein de ce réseau, des woofeur·euses prêtent main-forte à des « hôtes » en échange du gîte et du couvert dans leurs fermes au cours de séjours d’une durée variable. En s’appuyant sur la littérature critique sur les mobilités, l’article montre en quoi les pratiques spatiales de woofing relèvent de mobilités privilégiées. Il repose sur une enquête ethnographique (2019-2021) qui rassemble une analyse documentaire, des entretiens (n = 56) et des observations participantes dans quatre fermes membres du réseau. Dans un premier temps, l’analyse donne à voir un « régime du woofing » conditionné par un marché hôte/bénévole qui favorise les acteurs disposant de ressources pécuniaires et d’un passeport puissant dans le cas des mobilités internationales. Dans un second temps, les usages contrastés des expériences montrent que les séjours sont un moyen pour les bénévoles de se distinguer des autres touristes et d’accumuler différents types de capitaux utiles à leurs carrières.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".