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Record W2056239433 · doi:10.7202/1002219ar

Les risques associés au largage dans l’environnement d’organismes génétiquement modifiés : analyse d’une controverse

2011· article· fr· W2056239433 on OpenAlexaffvenue
Camille Limoges, Frances Anderson, Denyse Pronovost, Dominique Charron, Éric Francoeur, E. Hoffman, Alberto Cambrosio

Bibliographic record

VenueCahiers de recherche sociologique · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicHistorical and Scientific Studies
Canadian institutionsMcGill University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’article analyse le déroulement, aux États-Unis entre 1982 et 1990, de la controverse entourant la régulation des largages d’organismes génétiquement modifiés (OGM) dans l’environnement. Plus précisément, il se donne comme objet l’interaction entre trois ordres de pratiques : i) les événements suscités par des acteurs collectifs se présentant comme les porte-parole des intérêts du public, ii) les formes et les actions de réglementation, et iii) l’activité scientifique en contexte de controverse et ses enjeux. Une telle approche nous permet de dépasser la dichotomie simpliste d’une science rationnelle assaillie par un public irrationnel, ou, vice versa, d’une science corrompue manipulant cyniquement l’opinion publique sous le couvert d’argumentations techniques. Ce tableau simpliste doit être remplacé par celui d’un espace controversiste fondé sur l’existence d’institutions de régulation qui entretiennent à leur tour des relations complexes avec des institutions scientifiques de taille, composition et stabilité variables, depuis les associations professionnelles inscrites dans une durée moyenne jusqu’aux sous-disciplines et aux fronts de recherche à caractère relativement éphémère. Le « public », au terme de notre analyse, ne peut apparaître que comme un artefact construit par les acteurs en interactions, dans les interstices et à l’intérieur des terrains de juridiction des agences de réglementation.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.341
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0050.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.227
GPT teacher head0.364
Teacher spread0.138 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
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

Citations11
Published2011
Admission routes2
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