Une science pacificatrice au service de l’acceptabilité sociale ? Le cas des gaz de schiste au Québec
Bibliographic record
Abstract
Lorsque la controverse sur les gaz de schiste a éclaté au Québec, les pouvoirs publics ont fait le pari de miser sur la science et les nouvelles connaissances pour refroidir le débat et construire l’acceptabilité sociale de la filière. Or, si la stratégie retenue a permis de documenter la technique de fracturation sous ses multiples aspects et d’approfondir les connaissances sur le milieu physique, biologique, économique et social ainsi que sur l’encadrement juridique, les recherches scientifiques sur la filière des gaz de schiste n’ont pas calmé le jeu, tant s’en faut. Le dispositif mis en place pour piloter les études, le Comité sur l’évaluation environnementale stratégique sur les gaz de schiste, a très tôt suscité une vive opposition en raison de sa composition et de son mandat ; parallèlement, une science de contestation s’est développée à travers la mise sur pied d’un réseau de scientifiques opposés à la filière. Si bien que loin de pacifier les débats, la démarche scientifique a participé de la controverse jusqu’à la fin du processus marqué par la publication du second rapport du Bureau d’audiences publiques sur l’environnement (BAPE). Le présent article propose de retracer les rapports entre science et acceptabilité sociale dans le dossier des gaz de schiste au Québec à l’échelle de la filière elle-même, mais aussi du processus décisionnel mis en place par le gouvernement pour fixer sa politique en la matière.
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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 | 0.020 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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".