La schizophrénie écologique : le cas des déplacements quotidiens à Lyon
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore l’enjeu du décalage entre information, valeurs et actes réalisés par des individus dans un contexte de lutte contre les changements climatiques. Ce décalage n’est pas anodin, car il peut représenter un frein majeur aux efforts de réduction d’émissions et, au niveau théorique, il soulève la question de la solubilité du développement durable et participatif (DDP) dans la gouvernance climatique. Nous explorons cette problématique par le biais de la notion de schizophrénie écologique, appliquée à la question de la mobilité urbaine quotidienne, afin de mieux comprendre les raisons du refus, des réticences et des blocages aux mesures climato-énergétiques. Par le biais de 30 entretiens semi-directifs et d’un sondage réalisé auprès de 650 Lyonnais, nous avons relevé des grandes tendances liées aux réticences des gens à utiliser les transports en commun (TC) et à leur ’attachement’ à la voiture ; leurs motivations et leurs raisons de leur rejet relatif des modes doux de transports – TC, marche et vélo. Nous insistons dans ces pages sur les tensions entre les valeurs environnementales de ces individus et leurs comportements réels, qui nous ramènent à la notion de schizophrénie écologique.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".