Quelle réception sociale pour l’ingénierie écologique industrielle ?
Bibliographic record
Abstract
Parmi les fonctions écologiques des zones humides, celle d’épurer les eaux est reproduite dans des zones de rejet végétalisées (ZRV), placées en sortie de station d’épuration. Au sein de ces méthodes épuratoires, un prototype original répond au double enjeu de tirer parti de l’intérêt écologique des milieux humides et de contrôler des processus naturels associés à la création de la biodiversité. L’industriel qui l’a conçu vise à développer un produit standardisé aux traitements garantis et au fort potentiel « vert ». Des chercheurs en sciences sociales ont été sollicités pour rendre compte des représentations sociales des acteurs concernés par ce « produit » et proposer une étude de la « réception sociale » par les habitants et les élus de dispositifs « socio-techniques ». Pour ce faire, une méthode qualitative reposant sur des focus groups, outil particulièrement adapté à l’élicitation des représentations est adoptée. La thèse principale est que si la zone humide artificielle peut faire l’objet d’une adhésion de principe de la part des acteurs locaux, son insertion socio-territoriale est un processus plus complexe qui implique la prise en compte d’autres facteurs (économiques, sociaux, paysagers…) et à des échelles diverses. La présentation des différents facteurs de réception sociale des ZRV permet de détailler les facteurs d’adhésion et de rejets. Ils sont mis en regard avec les intentions des industriels investis dans le projet, montrant que les arguments de la biodiversité et d’une politique « verte » ne rencontrent qu’un faible écho auprès des populations interrogées. Ces derniers valorisent plus volontiers le caractère innovant du dispositif et sa participation aux dynamiques territoriales.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".