Lutter contre le changement climatique ou pour son identité professionnelle?
Bibliographic record
Abstract
Notre recherche propose d’interpréter d’un point de vue sociologique le faible concernement supposé des agriculteurs à l’égard de l’enjeu d’atténuer le changement climatique. À partir d’une enquête auprès de 29 agriculteurs d’un territoire de l’Ouest de la France, nous montrons que certes, la plupart des agriculteurs ont une connaissance floue et incomplète de la théorie du changement climatique et des liens de causalité entre pratiques agricoles et processus climatique, mais que pour autant, tous mettent en œuvre, sans le savoir, des pratiques considérées par leurs conseillers techniques et les scientifiques comme vertueuses à l’égard du climat. Si le travail cognitif des agriculteurs sur leurs pratiques semble donc peu engagé, c’est de notre point de vue moins du fait du caractère peu préoccupant de la question climatique que parce que ce nouvel enjeu constitue un risque ou une opportunité d’évolution de la hiérarchie sociale des formes d’agriculture. Ainsi, pour nombre de producteurs, la lutte contre le changement climatique se cristallise aujourd’hui comme une lutte pour faire valoir des identités professionnelles menacées.
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 | 0.011 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.006 |
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".