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Record W2026041357 · doi:10.4000/vertigo.15540

La Chine en transition énergétique : Un virage vers les énergies renouvelables?

2015· article· fr· W2026041357 on OpenAlexaffvenue
Olga Alexeeva, Yann Roche

Bibliographic record

VenueVertigO · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Impact and Sustainability
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La modernisation de la Chine depuis la fin des années 1970 a été un vaste processus d’industrialisation et d’urbanisation. En trente ans, avec un taux de croissance annuelle de 9 % en moyenne, le pays a atteint un développement économique sans précédent. Des millions de Chinois sont sortis de la pauvreté extrême et le pays est devenu la deuxième puissance économique mondiale. Cependant, cette croissance a eu ses inconvénients : usage intensif des ressources naturelles, des consommations d’énergie démesurées, pollution des sols, de l’air et de l’eau. Néanmoins, depuis le milieu des années 2000, le gouvernement chinois a multiplié les actions en faveur de l’environnement et du développement durable, manifestant une prise de conscience croissante face à cette crise écologique et énergétique. Depuis 2007, Pékin a lancé plusieurs politiques et des chantiers législatifs environnementaux volontaristes intégrant progressivement la question de la durabilité dans ses exigences de croissance. Dans son dernier plan quinquennal publié en mars 2011, le gouvernement a officiellement annoncé la nécessité de « construire une société durable respectueuse de l’environnement », y consacrant 1,4 % du PIB et réduisant radicalement l’intensité énergétique de son développement. Cet objectif a été récemment confirmé par la nouvelle équipe dirigeante de Xi Jinping qui a lancé nombre de mesures visant à faire évoluer les modes de production et de consommation chinoises vers un modèle moins intensif en énergie et plus respectueux de l’environnement. Le principal objectif de ces nouvelles politiques est de transformer le système énergétique du modèle économique chinois en développant des énergies non fossiles ou peu carbonées et en réduisant la dépendance de la Chine aux énergies fossiles, tout en maintenant un taux de croissance économique élevé. Ce projet ambitieux est non seulement au cœur de la stratégie chinoise de développement national, mais aussi au centre d’enjeux géopolitiques internationaux majeurs. La capacité d’innovation technologique de l’industrie énergétique est extrêmement faible en Chine, surtout pour les énergies vertes – éolien et solaire. Afin d’améliorer l’accès de la Chine aux technologies de pointe dans le domaine, Pékin a élaboré une stratégie de la coopération internationale fondée sur deux concepts : « go global » et « bringing in ». Il s’agit d’une stratégie industrielle coordonnée dotée de moyens financiers importants visant à accroître la capacité d’innovation de ses compagnies énergétiques et son niveau d’autonomie dans les équipements énergétiques de pointe. L’application de cette stratégie n’est pas toujours facile, face au refus des principaux détenteurs de la technologie occidentaux de partager leurs brevets ou de vendre leurs équipements de pointe par crainte de l’espionnage industriel. Tout en tentant de calmer leurs inquiétudes, la Chine se fait de plus en plus ferme dans la défense de ses intérêts sur la scène internationale, et n’hésite pas à faire pression dans le domaine commercial et financier lors de ces négociations.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.046
Threshold uncertainty score0.091

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.006
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.216 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2015
Admission routes2
Has abstractyes

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