Éthique environnementale, remédiation écologique et compensations territoriales : entre antinomie et correspondances
Bibliographic record
Abstract
La construction ou l’extension d’une infrastructure « impactante » peut justifier l’application négociée (ou non) de mesures de compensation.On en dénombre deux types principaux : les compensations écologiques, qui découlent de législations et conditionnent l’obtention des permis de construire et les compensations territoriales (ou socio-environnementales), qui se veulent plus inclusives. Or la légitimité du principe de remédiation environnementale est l’une des questions les plus débattues par l’éthique environnementale, car la compensation écologique sous-tend que l’homme se considère en capacité de recréer à l’identique un milieu qu’il a détruit. La compensation territoriale n’est pas moins contestée, parce qu’elle serait un moyen d’acheter le silence des riverains par l’octroi de mesures économiques.Toutefois le réagencement des compromis compensatoires et l’intégration de nouveaux acteurs dans les phases de concertation préalables obligent à ré-envisager les principes éthiques sous-jacents. L’approche qui prévaut désormais se veut plus respectueuse des exigences du développement durable. Le contrat compensatoire prend en compte un système territorial dans ses multiples dimensions. L’interaction entre nature et hommes est pensée comme une entreprise coopérative, où la restauration de la justice concerne aussi bien les riverains humains que non humains. Nonobstant, les questions d’interaction entre différentes échelles et d’accaparement du pouvoir dans le processus décisionnel restent irrésolues.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".