L’usage par les juges français des connaissances scientifiques sur la dangerosité des pesticides
Notice bibliographique
Résumé
Cet article propose d’explorer quels sont le rôle et la place des connaissances scientifiques dans un contentieux en émergence fortement marqué par des incertitudes scientifiques, celui des pesticides. Il repose sur une analyse des décisions faisant apparaître des questionnements sur la dangerosité ou l’innocuité des produits phytopharmaceutiques devant les juridictions administratives et judiciaires (chambres civile, pénale, sociale). Dans un premier temps, il est troublant de constater d’une part l’imprécision générale avec laquelle les connaissances scientifiques sont recensées dans les jugements et arrêts étudiés et d’autre part la variété des usages que le juge en fait. L’article présente dans un second temps dans quelles circonstances le juge fait appel ou s’appuie (ou non) sur ces sources en cas d’incertitudes scientifiques. Il va en effet devoir trancher en fonction des éléments de faits et de droit et au vu d’études scientifiques, de conclusions de l’expert judiciaire ou d’avis d’organismes publics contradictoires. Cette étude invite ainsi à réfléchir, notamment à travers l’exemple des atteintes causées aux abeilles, sur les corrélations ou l’absence de corrélations entre les incertitudes scientifiques et juridiques.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».