Marché, sécurité, environnement : le cadrage imparfait de la politique énergétique de l’Union européenne
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur le projet européen de créer une politique énergétique commune visant la libéralisation des marchés, la lutte aux changements climatiques et la sécurité de l’approvisionnement. Nous montrons comment la Commission européenne a développé un cadrage cognitif et normatif (frame) qui lie la sécurité énergétique et les changements climatiques aux compétences de l’Union européenne en matière de marché intérieur et de concurrence. Ceci lui permet de justifier son intervention dans un domaine, l’énergie, longtemps considéré comme relevant des États membres. Ce cadrage a rencontré un certain succès sur le plan institutionnel et il est maintenant largement admis par les gouvernements nationaux. À partir d’une comparaison des cas allemand et polonais, il est toutefois démontré que son effectivité relève principalement de son caractère hétéroclite combinant le vocabulaire du libéralisme avec les préoccupations géopolitiques et environnementales. Cette stratégie a ses limites puisque l’hétérogénéité des interprétations met à jour les contradictions internes du cadre, ce qui fait obstacle à sa mise en œuvre. Il convient de s’interroger sur les conditions institutionnelles et structurelles qui expliquent l’échec ou la réussite des processus de cadrage.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".