Perception de l'energie nucleaire et (ir)rationalite: une analyse sure donnees francaises
Notice bibliographique
Résumé
Cette contribution est consacrée à l’analyse à la fois théorique et empirique de la différence de perception du risque nucléaire entre experts et « profanes ». Comme nous le verrons avec la première partie consacrée aux apports de la littérature sur les risques majeurs, l’écart de perception n’est pas tant dû à un déficit de connaissance du non-expert comparé à l’expert qu’à un mode de pensée différent (qui peut se justifier). Dans le cas du nucléaire qui est notre champ d’étude, nous étayons l’hypothèse selon laquelle les experts peuvent aussi présenter un biais de rationalité dans leurs perceptions. Dans la partie empirique de notre travail, nous reprenons les données individuelles de l'enquête française perception des risques par le public et par les experts (PERPLEX), que nous couplons à l’exploitation d’une enquête de prospective technologique, plus ancienne, afin de tester la robustesse de nos conclusions sur des indicateurs et des périodes différents. Nos résultats suggèrent qu'il n'existe pas de relation univoque entre type de population étudiée et type de rationalité mobilisée. Si la perception du nucléaire par les experts plaide plutôt en faveur d'une forme de rationalité plus analytique et moins émotionnelle de leur part, les experts peuvent cependant aussi souffrir de biais décisionnels, tout comme les profanes peuvent, sous certaines conditions, adopter des raisonnements analytiques.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».