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Enregistrement W3153984193 · doi:10.4000/vertigo.29723

Une frontière virtuelle : l’exploitation des ressources minérales profondes dans le Pacifique

2021· article· fr· W3153984193 sur OpenAlexvenueno aff
Pierre‐Yves Le Meur, Valelia Muni Toke

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le projet d’exploiter les ressources minérales marines profondes, qui remonte aux années 1960, est revenu au premier plan dans les années 2000, dans un contexte de course aux matières premières et de croissance rapide des économies émergentes, en particulier celle de la Chine. La mine sous-marine constitue une nouvelle frontière économique et technologique pour les firmes minières et le capital transnational tandis que les pays et territoires du Pacifique insulaire s’efforcent d’anticiper cette rencontre en renforçant leurs compétences souveraines et la coopération régionale. Pour les peuples autochtones et les autorités coutumières est en jeu la représentation cognitive et normative des espaces océaniques comme part intégrant de leur univers et monde de vie alimentant des affirmations spécifiques de souveraineté « non-westphalienne ». La réalisation du potentiel minier sous-marin reste toutefois lente à se dessiner. Cet article se propose d’explorer cette frontière minière encore largement virtuelle via les politiques et les dispositifs mis en place dans ce domaine dans les territoires français du Pacifique, avec un accent sur le cas de Wallis-et-Futuna. Il s’agira d’examiner et d’analyser les effets induits par la rencontre entre politique française, réponses océaniennes et virtualité de la mine sous-marine, en particulier du point de vue des relations des Outre-mer à l’État et à l’information, entre défiance, rumeurs et controverses. On verra à quel point les questions d’incertitude, y compris morale, institutionnelle et ontologique, jouent un rôle structurant dans la compréhension et les négociations des enjeux de l’exploration et de l’exploitation des ressources minérales marines profondes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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