Les excès du (néo)libéralisme et ses stratégies de normalisation : le cas des biocarburants
Bibliographic record
Abstract
Depuis 2010, le gouvernement canadien a créé une loi qui exige 5% de biocarburant dans l’essence, et ce, dans un contexte d’insécurité alimentaire dont souffrent les plus défavorisés. Cette thèse fait l’analyse critique du discours des organisations privées qui ont promu les biocarburants dans ce contexte. Comment en sont-ils arrivés à fabriquer la normalité de l’usage des biocarburants? Cette dernière se produit par la mise en valeur de nouveaux emplois dans l’industrie, la promotion d’une économie rurale vigoureuse, la présentation de l’État comme facilitateur des marchés ainsi que l’accent mis sur les impacts environnementaux favorables des biocarburants. La normalisation s’explique aussi par la dénaturation des grains et la radicalisation du rôle du fermier afin que ceux-ci concordent avec l’idéologie (néo)libérale. Il importe que la criminologie critique, se positionne au sein d’une zémiologie, dont les objets d’études portent sur les torts sociaux émanant des structures et l’organisation inégalitaire de nos sociétés.
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.039 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".