La professionnalisation du développement durable : au-delà du clivage ou de la réconciliation écologie – économie
Bibliographic record
Abstract
Idée généreuse, le développement durable est encore aujourd’hui trop souvent confondu avec la protection de l’environnement pour les uns et avec un développement économique qui n’est pas foncièrement différent de celui qui a caractérisé la société industrielle pour les autres. Pourtant, de l’origine du concept jusqu’à ses applications actuelles, on retrouve des caractéristiques qui nécessitent un réel changement de paradigme pour concevoir le développement. Le développement durable se met en œuvre dans des actions sur le terrain avec des acteurs locaux. Nous pensons qu’il existe des pratiques et des outils, contrairement à certains discours moins optimistes qui déplorent leur absence. Mais les premiers ne sont pas formalisés et les seconds sont peu enseignés dans une perspective de développement durable. Le paradigme du développement durable nécessite de promouvoir des décisions et des actions porteuses d’une complexité qui dépasse largement le clivage ou la seule réconciliation entre économie et environnement. Nous centrons notre réflexion sur la nécessaire formation au développement durable pour mieux expliciter les outils et les pratiques existantes et leur permettre de faire tache d’huile de manière à avoir une influence réelle et tangible sur le développement humain.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.004 |
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".