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Adapter les pratiques aux valeurs, adapter les valeurs aux pratiques : compensation et conciliation des habitants du périurbain pour une mobilité durable

2015· article· fr· W2215711666 on OpenAlexaff
Georges-Henry Laffont, Denis Martouzet

Bibliographic record

VenueDéveloppement durable et territoires · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette contribution, clairement orientée vers la recherche de l’univers de sens dans lequel la personne inscrit ses pratiques, repose sur l’hypothèse que l’adaptation, face à l’injonction de durabilité, est d’abord celle de la personne : elle négocie avec ses propres valeurs en fonction de la situation dans laquelle elle se trouve et qu’elle se représente d’une certaine manière. Le couplage d’une approche quantitative de mesure des déplacements et une approche qualitative d’entretien de réactivation des individus enquêtés mis face à la réalité cartographique de leurs déplacements (via un logger-GPS) permet d’accéder aux justifications de leurs pratiques. Celles-ci sont analysées à l’aune de la durabilité et du statut que ces mêmes individus lui confèrent, entre normes, théorie pratique ou nouvelle étiquette de pratiques plus anciennes. Deux modes de négociations sont ainsi mis en évidence : la conciliation entre les valeurs de l’individu et leur mise en œuvre par celui-ci ; la compensation entre pratiques qui ne répondent pas aux valeurs de l’individu et d’autres qui y répondent, permettant un bilan intuitif globalement positif, du moins acceptable aux yeux de celui-ci. Une série de portraits des possibles rapports à la durabilité qui ont pu être mis en avant est esquissée à travers cinq figures d’individus relativement à leurs manières d’être face à cette injonction de durabilité.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.349
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.143
GPT teacher head0.339
Teacher spread0.196 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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

Citations1
Published2015
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