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Enregistrement W2089677469 · doi:10.4000/vertigo.14157

La sociologie, discipline experte des controverses environnementales ?

2013· article· fr· W2089677469 sur OpenAlexvenueno aff
Anahita Grisoni, Sophie Némoz

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En engageant une discussion entre la littérature et des cas concrets, cet article a pour objet de s’interroger sur la manière dont la sociologie s’approprie la problématique de l’environnement dans une période où les demandes sociales en matière d’expertise, de formulation de normes et d’interdisciplinarité n’ont jamais été aussi fortes. De telles attentes se précisent dans le contexte des controverses environnementales. En prenant ainsi part à la constitution des « sciences de l’environnement », la sociologie est prise dans un spectre entre expertise et engagement. Les différentes expériences professionnelles des deux auteurs sont au cœur de cette réflexion. Tant dans l’enseignement de la sociologie que dans la participation à des projets de recherche impliquant d’autres disciplines scientifiques, l’accès aux connaissances peut être limité par l’impossibilité partielle de mener un protocole scientifique. Faut-il pour autant renoncer au projet de l’interdisciplinarité entre les différents champs scientifiques ? Faut-il mettre de côté l’implication du sociologue dans le projet de la cité, à partir d’une expertise reposant sur la recherche fondamentale ? Dans la troisième partie de cet article, la posture du sociologue engagé – scholarship with commitment (Bourdieu, 2002) sera revisitée à partir de plusieurs terrains de recherche, mais aussi sur la base d’expériences dans des structures professionnelles où le sociologue était invité à proposer des mesures servant de base pour l’action.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,233 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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