La mobilisation du discours scientifique lors de controverses liées à l'acceptabilité sociale des projets à fort impact environnemental : le cas de l'exploitation d'hydrocarbures sur l'île d'Anticosti
Notice bibliographique
Résumé
Très souvent, les projets à fort impact environnemental sont fortement contestés par les acteurs sociaux et plusieurs sont abandonnés. Les projets extractifs envisagés sur l’île d’Anticosti ont profondément divisé la population. L’absence de documents institutionnels tels que des rapports d’évaluations d’études d’impacts ou d’audiences publiques a nourri la controverse de son début jusqu’à sa fin (2014-2017). Cela s’est reflété dans l’ensemble des médias. Ainsi, la mobilisation des discours est importante dans les dynamiques d’acceptabilité. C’est dans cette optique que plusieurs activistes ont recours à de multiples stratégies pour faire valoir leur point de vue dans l’espace public. Les médias sociaux s’avèrent être un moyen très efficace afin de mobiliser des discours pour ou contre un projet. C’est dans ce contexte que l’objectif principal de cette recherche est de savoir comment les principaux acteurs opposés aux projets d’exploitation d’hydrocarbures sur l’île d’Anticosti ont mobilisé le discours scientifique dans leurs interventions médiatiques afin d’influencer la décision de mettre fin à ce projet. Nous avons également comme objectif secondaire d’examiner le rôle spécifique des médias sociaux dans la médiatisation des arguments scientifiques, afin de voir en quoi ces canaux facilitent ou pas le déploiement de tels arguments. Pour répondre à ces questionnements, nous avons procédé à une analyse comparative des discours de trois organismes – soit Nature Québec, Équiterre et Greenpeace – en nous attardant sur le contenu de leur site web et de leur fil Twitter. Les résultats révèlent que les principaux éléments qui modulent la mobilisation du discours scientifique par ces groupes environnementaux sont le public cible et la plateforme de diffusion. Des différences importantes entre les groupes étudiés ressortent à cet égard, surtout en ce qui concerne l’usage des sites web, dont le contenu scientifique est plus ou moins vulgarisé, selon les cas. Alors que Twitter s’adresse plus naturellement à un public plus averti, nos résultats font ressortir que, paradoxalement, le contenu y est davantage vulgarisé, tous organismes confondus. Au final, il semble que la mobilisation du discours scientifique a renforcé les liens et les interactions entre les trois organismes et le grand public, favorisant l’organisation de mouvements de masse qui ont contribué à l’abandon de ce projet. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : mobilisation, organisme environnemental, public profane, Twitter, vulgarisation scientifique, projets extractifs, médias socionumériques, expertise
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,017 |
| Communication savante | 0,018 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».