L’élaboration de la norme législative et la prise en compte du savoir scientifique
Notice bibliographique
Résumé
<p class="resume"><strong> «</strong>La controverse autour du principe de précaution « versus principe d’innovation » est au cœur de différents débats législatifs (OGM, ondes électromagnétiques, nanomatériaux, risques chimiques, perturbateurs endocriniens…). Cet article propose des clés de lecture de la prise en compte du savoir scientifique dans l’élaboration de la norme législative à travers l’illustration du débat parlementaire relatif à la loi dite ondes du 9 février 2015 dont l’adoption fut quelque peu tumultueuse. Ce parcours législatif témoigne de deux occasions manquées pour le législateur : avoir fait preuve, d’une part, d’innovation dans la fabrique de la loi en appliquant le principe de précaution à un secteur marqué par la prégnance de l’incertitude scientifique et, d’autre part, d’audace en appliquant dans le même temps le principe ALARA (traditionnellement réservés aux rayonnements ionisants) aux ondes électromagnétiques (rayonnements non-ionisants). </p><p class="resume">The controversy surrounding the precautionary principle “Versus the principle of Innovation” is at the center of different legislative debates (GMO, electromagnetic waves, nano materials, chemical risks, endocrine disruptors...). This article proposes reading tools on the basis of scientific knowledge to understand the elaboration of legislative norms illustrated by the parliamentary debate on electromagnetic waves on February 9, 2015, whose adoption was somewhat tumultuous. This legislative process reflects two missed opportunities for the legislator : to prove, firstly, the innovation in the construction of the law by applying the precautionary principle to a sector marked by the predominance of scientific uncertainty and, secondly, the boldness by applying at the same time the ALARA principle (traditionally reserved for ionizing radiation) to electromagnetic waves (non-ionizing radiation). </p>
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».