Pour une mésoéconomie de l’émergence d’une bioéconomie : représentations, patrimoines productifs collectifs et stratégies d’acteurs dans la régulation d’une chimie doublement verte
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse analyse, à partir d’une démarche mésoéconomique régulationniste et évolutionniste, l’émergence d’un espace économique. Les acteurs l’ont baptisé « bioéconomie », à partir d’interprétations divergentes du terme. Cet espace se différencie des façons traditionnelles de se représenter la division du travail en secteurs (la chimie, l’agriculture, l’énergie). Les acteurs qui cherchent à constituer cet espace les recomposent dans un champ original et spécifique. Ce champ est fondé sur l’usage de ressources renouvelables végétales, animales et algales. Les acteurs constituant le champ se proposent d’être une « industrie des industries ». Ils fourniraient, non pas des produits finaux, mais des produits intermédiaires, agro-alimentaires ou destinés à la chimie, aux matériaux et à l’énergie. Ce champ ne comprend pas par exemple le photovoltaïque. La bioéconomie recompose les relations entre agriculture et chimie, en (re)faisant de la première un fournisseur de la seconde. Nous mobilisons la notion de régimes de production de connaissances et d’activités économiques pour décrire la diversité des promesses technologiques faites par les acteurs. Nous montrons alors que la bioéconomie ne peut se réduire à la « révolution biotechnologique ». Trois grandes visions de la bioéconomie se confrontent. À un niveau plus fin, on présente trois cas de cette diversité. Les acteurs portent une « économie des promesses » à partir de leurs patrimoines productifs collectifs respectifs qu’ils cherchent à reproduire et projeter dans le futur. Cela donne lieu, de leur part, à un travail de problématisation de l’espace de la bioéconomie, qui détermine leur allocation de ressources.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».