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Record W2075800498 · doi:10.4000/vertigo.14207

Analyse du rôle des chercheurs en sciences sociales dans la gestion des déchets radioactifs

2013· article· fr· W2075800498 on OpenAlexvenueno aff
Grégoire Lits

Bibliographic record

VenueVertigO · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicRisk Perception and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’analyse de la carrière du problème des déchets radioactifs laisse apparaître une rupture importante dans le mode de traitement qui en est fait. Problème à l’origine considéré comme principalement technique, il s’est transformé, suite à un lent processus de « mise en politique », en problème sociotechnique. Gérer les aspects techniques du problème ne suffit plus. Il faut également gérer ce qui sera identifié comme ses « aspects sociaux ». Suite à ce tournant, on observe aujourd’hui l’émergence d’un consensus parmi les acteurs des décisions nucléaires. Pour gérer les « aspects sociaux », il est utile, voire nécessaire, de mobiliser l’expertise des chercheurs en sciences sociales. Ce consensus appelle donc à la collaboration entre experts en sciences sociales et experts nucléaires pour résoudre le problème des déchets radioactifs. Sur base d’une analyse de la littérature et de données ethnographiques recueillies principalement en Belgique depuis 2009, cet article propose une analyse des différents modes d’engagement des experts en sciences sociales dans la gestion des déchets radioactifs. Cette analyse permettra, dans un premier temps, de mettre en évidence l’existence d’une contradiction latente opposant, dès la fin des années 1940, sociologues et ingénieurs quant à leurs rôles respectifs dans la gestion des « aspects sociaux » du nucléaire. L’analyse des critiques portées par les chercheurs en sciences sociales permettra, ensuite, d’identifier l’existence de deux soubassements normatifs – deux visions de l’organisation souhaitable du monde social – permettant d’identifier les causes d’une possible difficulté de collaboration. Finalement, l’analyse de la littérature permet de dégager trois figures idéales typiques de l’engagement des chercheurs en sciences sociales. Ce modèle idéal-typique pourrait être utilisé dans le futur pour analyser des situations réelles d’engagement de chercheurs en sciences sociales dans la gouvernance de questions sociotechniques.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.425
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.007
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.086
GPT teacher head0.340
Teacher spread0.253 · 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 designObservational
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

Citations7
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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