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Enregistrement W2064680381 · doi:10.4000/vertigo.14390

La thématisation des risques industriels majeurs en France : la concurrence « participative » comme enjeu

2013· article· fr· W2064680381 sur OpenAlexvenueno aff
Marie Gabrielle Suraud

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Si de nombreuses recherches ont étudié les pratiques de débat et de concertation publics, peu ont traité des effets de ces débats sur les relations entre composantes du « système » elles-mêmes ainsi que des tensions qui les opposent. Or, la concertation publique peut introduire - ou accentuer - dans certaines circonstances - des conflits entre décideurs et servir de recours pour les surmonter. Pour mettre en évidence cet aspect rarement envisagé, on s’appuiera sur le thème des risques industriels/technologiques majeurs. On montrera comment la mise en œuvre des nouveaux Plans de prévention de risques technologiques (PPRT), issus de la loi Bachelot de 2003, crée une situation de tension entre l’État et les collectivités territoriales, en raison de l’opposition entre des discussions tendues vers la protection de l’environnement et des échanges orientés par la défense d’intérêts singuliers. Pour maîtriser ces tensions, les dispositifs de concertation publique sont considérés par les autorités (élus territoriaux et administration d’État) comme un levier dont le contrôle devient un enjeu essentiel. Autrement dit, l’épreuve de légitimation publique se présente, à la fois, comme un perturbateur de la régulation par le pouvoir politique fonctionnel et comme un mode de traitement de cette perturbation. Dans cette optique, l’objectif initial des PPRT se transforme, passant de la réduction des risques à la source à la protection contre les conséquences possibles d’une catastrophe.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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