L’intérêt des expérimentations participatives pour les savoirs de l’environnement et des paysages. Le cas des grands projets d’équipement
Bibliographic record
Abstract
L’adhésion sociale aux grands projets d’aménagement reste un enjeu majeur pour les pouvoirs publics, singulièrement lorsque les équipements programmés ont des effets écologiques, environnementaux et paysagers d’envergure sur les territoires. Lors d’un projet de déplacement de ligne à très haute tension (THT) en région Champagne-Ardenne (France), l’opérateur Réseau de transport électrique (RTE-Nord) a souhaité adjoindre aux dispositifs officiels de participation une démarche collaborative avec des habitants. Sa pierre d’angle, une conférence citoyenne, a fait ressortir des savoirs dits habitants comme essentiels pour la contribution des vécus ordinaires des participants à la construction active de géographies différentes et de leurs représentations cartographiques. Ces vécus font de l’espace non plus un simple support d’implantation d’un équipement, mais un territoire comme opérateur social de capacitation dans la production de sens géographiques. Les grands paysages apparaîtraient alors comme moyens de fonder autrement le commun et son agir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.033 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".