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Enregistrement W2524419696 · doi:10.4000/vertigo.17630

De la mesure des émissions des gaz à effet de serre à celle du service de régulation du climat, les traductions de l’indicateur carbone

2016· article· fr· W2524419696 sur OpenAlexvenueno aff
Yoan Paillet, Gabrielle Bouleau

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’évaluation – directe ou indirecte – des quantités de services rendus par les écosystèmes nécessite de construire des indicateurs. Nous nous interrogeons sur la construction et l’utilisation d’un indicateur de régulation des effets du changement climatique, que nous nommons « indicateur carbone », avec un accent sur les données qui ont permis de le générer, de le renseigner (notamment pour l’écosystème forestier) et les mécanismes qui ont prévalu à son acceptation par les communautés scientifiques et politiques des services écosystémiques. Nous nous basons sur une analyse critique des documents produits par le Millenium Ecosystem Assessment (MEA) et par le groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) pour expliciter la rationalité de cet indicateur. Nous avons également cherché à repérer dans la littérature scientifique des éléments de débat sur cet indicateur, et de rendre explicite les arènes et les arguments. Nous essayons ainsi de voir en quoi ces deux processus diffèrent et dans quelle mesure les innovations conceptuelles et les indicateurs produits par l’un sont traduits par l’autre. Les évaluations des émissions de gaz à effet de serre sont réalisées par le GIEC sur un principe d’équivalence entre le CO2 et d’autres gaz. Cette équivalence a ensuite été traduite dans le cadre des services écosystémiques, qui se sont focalisés sur des bilans dits « carbone », dans les évaluations des services de régulation. Cette traduction omet en grande partie les incertitudes et les limites liées à cet indicateur. La préexistence de données à large échelle, notamment pour les écosystèmes forestiers, a également été un élément moteur du recyclage de cet indicateur dans les différentes sphères.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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