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Enregistrement W4389797127 · doi:10.4000/vertigo.41684

Un sous-sol "sous-estimé" par les collectivités territoriales ? État des lieux et perspectives à partir de l’exemple de la géothermie

2023· article· fr· W4389797127 sur OpenAlexvenueno aff
Benoit Boutaud, Élodie Jeandel

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La question du rôle des collectivités territoriales en matière de mise en valeur du sous-sol se pose ces dernières années alors que l’État en a longtemps été le principal acteur. Si leurs prérogatives en matière d’énergie et d’environnement se sont accrues, le sous-sol souffre cependant d’un manque d’intérêt et d’une certaine invisibilité de leur part qui conduisent à une sous-estimation de sa contribution potentielle à la transition énergétique. L’objectif de cet article est d’apporter des éclairages sur le rapport qu’entretiennent ces acteurs avec cette partie non visible de notre environnement, en se fondant pour cela sur une série d’entretiens et en s’intéressant principalement au cas de la géothermie. Les conclusions font apparaître que leur niveau de connaissance est globalement très faible, bien que des sources d’information variées existent. Il résulte d’un ensemble de facteurs défavorables, jusqu’ici largement dominants (confusions techniques, temporalité des projets, concurrence avec les autres énergies, volume des investissements, faible prise en compte dans les réflexions et les documents d’urbanisme, ambivalence de la médiatisation), et d’autres qui sont plus favorables (solution bas carbone, source renouvelable d’énergie non intermittente, emprise spatiale limitée, potentiel important). Une situation qui pourrait cependant changer compte tenu de la crise énergétique, du souci d’accroître l’indépendance énergétique, et de la recherche de solutions capables de contribuer massivement à l’effort de transition.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,308
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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