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Enregistrement W4328023690 · doi:10.7202/1097162ar

Précarité énergétique et résilience territoriale : les acteurs des territoires face aux enjeux organisationnels d’une question multidimensionnelle

2023· article· fr· W4328023690 sur OpenAlexvenueno aff
Marie-Clotilde Meillerand, Jean-Pierre Nicolas, Sébastien Gardon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Regional Science · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les fortes variations des prix de l’énergie depuis 20 ans ont précarisé certains ménages vulnérables du fait de leur revenu, d’un logement mal isolé ou de longs déplacements quotidiens contraints. Cette thématique de la précarité énergétique a ainsi progressivement émergé en tant qu’objet de l’action publique territoriale en se renforçant nettement avec le pic du prix du pétrole en 2008-2012. Comment les acteurs des territoires peuvent-ils s’organiser pour faire face à cet enjeu social de la transition énergétique ? Pour répondre à cette question, cet article rend compte d’une recherche menée auprès de trois territoires différenciés, actifs en matière de lutte contre la précarité énergétique liée au logement et à la mobilité. Il montre l’intensification progressive de l’action collective en la matière depuis les années 2000, tout en soulignant les limites d’une part des politiques sectorielles (action sociale, énergie, logement, transports…), et d’un autre côté des modes de financement et de régulation actuels qui rendent difficiles de mener des actions de long terme. Enfin, les observations sur les trois territoires témoignent des opportunités que peuvent offrir les évolutions institutionnelles en cours depuis une dizaine d’années (intercommunalité et métropolisation).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,240 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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