L’expertise à l’épreuve d’une controverse environnementale et sanitaire : la production des savoirs et des ignorances à propos des PCB du Rhône (France)
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est de revenir sur l’histoire des alertes concernant les PCB en France depuis les années 1980 pour identifier les éléments, tant physiques que sociaux et politiques qui expliquent que ces composés chimiques fassent encore l’objet de controverses vives, malgré un renforcement des interdictions. Après avoir rappelé les circonstances plus larges de la dispersion dans l’environnement de ces substances et examiné les savoirs produits sur leur toxicité à différentes époques, nous décrivons les événements qui ont conduit à la crise de 2005. Nous nous intéressons plus particulièrement à l’émergence des revendications citoyennes en matière environnementale et sanitaire qui, dans le dossier des PCB du Rhône, ont pesé sur les orientations de la recherche et les décisions des autorités. Parallèlement, nous nous posons la question de savoir ce que les modes d’évaluation des risques standards nous ont appris des PCB et ce qu’ils ne nous permettent pas encore d’en apprendre. Nous nous demandons aussi quelles connaissances font encore défaut à leur propos parce qu’elles correspondent à des questions laissées de côté ou ignorées alors qu’elles intéressent directement le public.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".