Controverse, polémique, expertise : trois notions pour aborder le débat sur le changement climatique en France
Bibliographic record
Abstract
Cette étude vise à observer, au travers de méthodes d’analyse de discours, trois notions autorisant des formes de mise en débat de la question climatique : l’expertise, la controverse et la polémique. Il est question de comprendre la construction et la circulation du discours sur le changement climatique dans la presse française. Au-delà des questionnements théoriques visant à définir les notions de controverse, de polémique et d’expertise d’un point de vue discursif, la partie empirique de ce travail se construit en trois sections. Considérant que les usages permettent de définir les notions qui intéressent l’étude, nous proposons dans un premier temps une analyse des discours assumés par des climatologues, à propos de controverses et de polémiques. Dans un deuxième temps, nous nous intéressons à la représentation du GIEC dans la presse, notant qu’elle a connu une importante mutation. Dans un dernier temps, l’analyse se focalise sur les Unes des journaux quotidiens français afin de repérer un possible système discursif polémique à propos du climat dans la période 2009-2010, période riche en rebondissements événementiels qui alimentent les médias.
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 | 0.008 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".