La compensation au service de l’acceptabilité sociale : un état de l’art des apports empiriques et du débat scientifique
Notice bibliographique
Résumé
La transition énergétique amorcée à l’échelle internationale implique des enjeux d'acceptabilité qu’il est nécessaire de surmonter pour assurer sa réussite. En Europe, les politiques qui accompagnent cette transition énergétique fixent des objectifs à très courts termes dont celui de développer et de diversifier les sources d’énergies renouvelables d’ici 2020. L’intérêt de développer ces technologies pour limiter les émissions de gaz à effet de serre est largement admis à l’échelle européenne et nationale et invoqué par l’État afin de légitimer les projets actuellement en cours. Cependant, nombreux sont les projets déclarés d’intérêt général par l’État qui, à l’échelle territoriale, amènent à des conflits entre les objectifs de développement économique, les objectifs de conservation de la biodiversité et les objectifs de protection des intérêts sociaux. Dans ce contexte, la compensation est souvent invoquée et permettrait de faciliter l’acceptabilité sociale des projets. Définie en fonction des impacts sociaux et écologiques du projet, la compensation cherche à préserver les intérêts territoriaux sans remettre en question la légitimité du projet. Pourtant, l’effet de la compensation sur l’acceptabilité sociale des projets d’aménagement, et plus précisément des infrastructures énergétiques, demeure un point largement discuté au sein de la littérature scientifique. L’étude, basée sur une revue de la littérature scientifique, dresse le panorama de ces apports empiriques et du débat qui alimente les réflexions sur la manière dont la compensation opérationnalise le concept d’acceptabilité dans un contexte de développement des énergies marines renouvelables. Cette synthèse offre une vision des travaux de recherche conduits dans la sphère scientifique internationale et permet de mieux positionner les recherches futures à mener dans le domaine des Énergies marines renouvelables couplé aux sciences sociales.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,030 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».