La vérification environnementale : réflexions sur l'émergence des modes d'autorégulation
Bibliographic record
Abstract
Actuellement, il se produit une multiplication des engagements et des initiatives des entreprises dans le domaine de l’environnement. Par exemple, elles adoptent des chartes pour un développement durable et des codes de conduite en matière de protection environnementale, ou elles y adhèrent, et elles mettent en avant de nouveaux processus de mise en évidence et de gestion environnementale des risques industriels. Ces initiatives ont ceci de particulier qu'elles relèvent de la sphère privée et d'engagements volontaires. En se développant hors de la sphère du droit, elles demeurent peu connues des juristes. La présente étude s'intéresse aux initiatives privées les plus notoires dans le secteur de l'environnement, à savoir les systèmes de gestion environnementale (SGE) et différentes formes de procédure de vérification environnementale. Les caractéristiques de ces modes d'autorégulation sont exposées en insistant sur la vérification environnementale. L'auteure se penche également sur les liens qui unissent ces processus d'autorégulation privés au droit de l'environnement et aux objectifs du développement durable.
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 | 0.022 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".