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Enregistrement W4389797124 · doi:10.4000/vertigo.40813

Le développement du photovoltaïque sur des terres agricoles, entre régulations publiques et jeux d'acteurs

2023· article· fr· W4389797124 sur OpenAlexvenueno aff
Ronan Le Velly, Françoise Jarrige

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhotovoltaic Systems and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les modalités de développement du photovoltaïque sur des terres agricoles en France sont encore très peu documentées et cet article offre une contribution pour en comprendre les ressorts. Les auteurs expliquent comment ce développement s’établit au croisement d’une régulation publique nationale, de stratégies d’acteurs publics et privés, et de dynamiques territoriales émergentes. Ils montrent que les règles encadrant l’usage du foncier et la production d’énergie renouvelable contraignent, mais n’interdisent pas le photovoltaïque sur les terres agricoles. Ils identifient une règle de priorité à l’installation sur des espaces artificialisés, mais aussi quatre exceptions à la règle, toutes sujettes à des processus d’interprétation. Ils décrivent ensuite les stratégies menées dans ce cadre par les acteurs agricoles, les pouvoirs publics et les entreprises de l’énergie. Aux échelles locales, les entreprises de l’énergie recherchent des terres agricoles en tenant compte des doctrines affirmées par les acteurs publics et agricoles des territoires concernés. À l’échelle nationale, ces entreprises plaident pour l’évolution des règles du jeu, d’une part pour restreindre les entraves réglementaires à l’implantation du photovoltaïque sur les terres agricoles, d’autre part pour faire reconnaitre des démarches qu’ils présentent comme exigeantes dans la combinaison entre agriculture et production énergétique.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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