Le défi de la transition énergétique en Amazonie brésilienne
Bibliographic record
Abstract
Cet article se propose d’étudier la transition énergétique en Amazonie brésilienne, région longtemps isolée du reste du pays, en retard de développement, mais aux potentialités réelles. La transition énergétique qui s’y opère est corrélée avec les spécificités de ce territoire, lui-même en cours d’inclusion dans un Brésil fort de sa proportion en énergies renouvelables et qui entreprend de diversifier son bilan énergétique. Ainsi, le cas de l’État du Pará en Amazonie orientale que l’on peut qualifier de « monohydroélectrique » se distingue-t-il du cas de l’État d’Amazonas qui s’oriente vers un mix énergétique. La transition énergétique est bien comprise ici comme un processus de développement par lequel une société en pleine croissance comme celle du Brésil résout ses pénuries de ressources énergétiques tout en se préoccupant des impacts climatiques, et plus spécialement pour l’Amazonie, où la question environnementale reste au centre des politiques de développement territorial et en particulier du potentiel hydroélectrique. Nous tentons ici une approche d’un certain nombre de ces paradoxes.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".