Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières années, les enjeux liés à l’acceptabilité sociale des activités économiques, en particulier dans le secteur extractif, se sont imposées comme des enjeux significatifs tant pour les entreprises, en tant qu’investisseurs directs et opérateurs des projets que pour les pouvoirs publics, comme promoteurs de projets de développement économique local et régional. Notre argument principal est que le mode de pensée vers le développement local résilient devrait remplacer celui promouvant la seule réalisation de l’acceptabilité sociale. En effet, la perspective d’obtention de l’acceptabilité sociale des activités économiques – comme approche centrée sur la prévention et la résolution de conflits souvent dans le court terme – est trop restreinte. Aussi, elle devrait être remplacée par une vision plus large vers la réalisation d’un développement local résilient autour de trois piliers : la diversification économique, la recherche de la cohésion sociale locale et la viabilité écologique. L’apport de cet article est double. D’abord, il fait le point sur la notion d’acceptabilité sociale des projets à partir de la littérature provenant du secteur des ressources naturelles. Ensuite, il identifie deux modes de pensée complémentaires afin de dépasser la simple focalisation sur l’acceptabilité sociale vers le développement local résilient.
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 | 0.009 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".