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Enregistrement W4403275455 · doi:10.4000/12er4

Réduire les inégalités et atteindre l’équité pour sauver la planète : par quel bout commencer ?

2024· article· fr· W4403275455 sur OpenAlexaffvenue
Lisa Hiwasaki, Steve Déry, Nathalie Bleau

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensOuranosUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Notre prémisse commence avec les inégalités : la santé de la planète et de l’humanité est dépendante de notre capacité à les réduire. Les inégalités plongent toutes les sociétés dans des crises interreliées : environnementale, climatique, énergétique, agricole, économique, sociale, santé publique. Alors que certains individus et groupes sont touchés disproportionnellement plus que d'autres, tout le monde, à tous les niveaux de la société, souffre des effets négatifs des inégalités. Les défis de compréhension touchent deux domaines principaux : d’une part, la population et la manière dont elle consomme la planète ; d’autre part, l’adaptation aux changements, en particulier à ceux induits par les problèmes socioenvironnementaux causés par notre système socioéconomique global. Notre contribution collective – ce qu’on peut extraire des articles composant ce numéro spécial et leur mise en contexte – est double. Premièrement, elle s’attache à mieux comprendre la complexité des sources d’inégalités, regroupées autour de quatre thèmes : l’information ; les enjeux de pouvoir ; les bonnes intentions de développement et leurs effets négatifs ; les questions systémiques, en particulier celles reliées au foncier. De plus, existe un besoin pressant de comprendre les défis socioenvironnementaux soulevés par les inégalités : par exemple, ceux reliés aux connaissances scientifiques, à la nature dynamique des situations diverses, à la mise en œuvre des projets de réduction de ces mêmes inégalités, aux obstacles mis en place, ainsi qu’à d’autres défis en lien avec les questions de vulnérabilité et de justice. Sur cette base, deuxièmement, cette introduction explore aussi quelques pistes de solutions, examinées aux échelles locale, nationale et mondiale. Des solutions systémiques multiscalaires font partie intégrante de la lutte contre les inégalités, afin de parvenir à un monde plus équitable et plus juste.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,022
Communication savante0,0150,025
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2024
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