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Enregistrement W2692602890

Locals in the Wasteland: The Non-Intended Side Effects of (In)Sensible Local Participatory Technology Development.

2017· article· en· W2692602890 sur OpenAlexaboutno aff
Céline Parotte

Notice bibliographique

RevueOpen Repository and Bibliography (University of Liège) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen journalismParticipatory developmentBusinessEnvironmental planningPolitical scienceGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implementing high-level radioactive wastes programs on a territory remain a sensitive step for nuclear waste management organizations. At this stage, the preferred solution of radioactive wastes programs (geological disposal) and their technological developments become highly visible and this is why the new instruments and strategies such as participatory technology development (PDT) have been adopted to tackle the territorial development of geological disposal technology. Considering the coproduction between territory and program (Jasanoff 2004), this presentation focuses on two siting processes of radioactive wastes programs, in France and in Canada to analyze the influence of in(sensible) local participatory technology development strategy and the influence of invited critics (Wynne 2007) on the industrial project. Our results show that frameworks of the participatory technology development have been designed very differently (with or without publics). Consequently, two undesirable, mostly non-intended side effects of information local committees (non) integration have appeared. In France, a closed PDT transformed invited critics as non-invited one. In Canada, a weak engagement of publics has occurred with an opened PDT. In both case, new socio-technical adjustments have occurred in those programs.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,018
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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