MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2915968991 · doi:10.4000/vertigo.20822

Fondements des analyses de flux de matières et d’énergie et typologies d’applications pour la gouvernance des territoires et des organisations

2018· article· fr· W2915968991 sur OpenAlexvenueno aff
Benoît Ribon, Dominique Badariotti, René S. Kahn

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’analyse de flux de matières et d’énergie (AFME) est un outil d’aide à la compréhension des systèmes essentiel pour de nombreuses applications. Elle se base sur une approche comptable des flux et sur les principes de conservation de la masse et de l’énergie. L’AFME a joué un grand rôle dans le développement industriel, mais a surtout connu un regain d’intérêt avec l’émergence des problématiques environnementales. Elle permet en effet de décrire les dynamiques matérielles et les interactions avec l’environnement à différentes échelles : du niveau micro pour un processus industriel ou une organisation (entreprise, administration…), au niveau macro pour un territoire (ville, région, pays…). Il est aussi possible de décliner l’AFME à une échelle transversale en réalisant un inventaire du cycle de vie d’un produit donné. Malgré des spécificités méthodologiques pour chacune de ces échelles, les AFME ont des fondements communs et peuvent avoir des usages similaires. Nous avons ainsi recensé dans la littérature plusieurs typologies d’applications : évaluation des impacts environnementaux, optimisation des processus, étude de la dispersion de la matière et identification des gisements, identification des ressources locales, apport d’éléments juridiques, communication sur les progrès et impacts environnementaux, prise en compte dans les projets d’aménagement urbain et construction d’une vision partagée d’un territoire, de sa dynamique d’économie circulaire et de ses capacités de résiliences. Ainsi, les AFME présentent un large panel d’applications permettant d’aborder le développement durable sous différents angles sociétaux et techniques. À ce titre, elles méritent leur place parmi les outils de gouvernance des organisations et des territoires. Toutefois, avant de généraliser les AFME, il reste un certain nombre de difficultés à surmonter. Il s’agit de pouvoir manipuler des données nombreuses, de restituer les résultats à un public non initié à travers différents cadres théoriques, de faire évoluer la législation en faveur de la comptabilité matière et de mobiliser des compétences diverses et spécifiques pour réaliser et interpréter correctement les AFME.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVertigOMême sujetEnvironmental Impact and SustainabilityTravaux en français237 207