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Enregistrement W4389797128 · doi:10.4000/vertigo.41013

Les énergies renouvelables face à leur territorialisation : une mise en parallèle France-Allemagne par les systèmes d’acteurs

2023· article· fr· W4389797128 sur OpenAlexvenueno aff
Philippe Hamman, Marie Mangold, Céline Monicolle, Patricia Schneider

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article aborde la transition énergétique du point de vue de ses acteurs, en analysant les dynamiques concrètes de territorialisation qui caractérisent sa mise en œuvre à travers des projets d’énergies renouvelables. Une mise en parallèle franco-allemande est conduite empiriquement à partir du terrain du Rhin supérieur, et mobilise un dispositif d’enquête sociologique. D’abord, nous avons conduit des enquêtes qualitatives par entretiens auprès d’acteurs clefs de la scène énergétique régionale de part et d’autre du Rhin, soit 26 interlocuteurs allemands et 30 français. Puis nous avons étudié ces deux corpus d’entretiens à l’aide du logiciel Alceste afin de dégager, à travers une analyse statistique et lexicale, les interactions et enjeux nodaux du champ des énergies renouvelables. Il ressort une même structure de questionnements d’actualité – viabilité économique, possibilités techniques et acceptabilité environnementale – en regard de la diversité concrète des projets d’énergies renouvelables. Se donne également à voir une pluralité d’acteurs institués et instituants – privés, publics, mais aussi citoyens – en coprésence dans les dynamiques de territorialisation de ces énergies renouvelables. Transversalement, les filières en jeu, les contraintes et leviers des projets apparaissent situés dans des cheminements multi-échelles, loin de l’évidence d’un quelconque modèle unique, ni à l’échelon local ni dans un positionnement en surplomb globalisant.

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)0,004
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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2023
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