Le champ des sustainability transitions : origines, analyses et pratiques de recherche
Bibliographic record
Abstract
Le champ des sustainability transitions est peu connu dans les cercles universitaires francophones, demeurant surtout, à ce jour, une affaire européenne. L’objectif de cet article est donc avant tout d’introduire ce champ au monde francophone : il s’agit de présenter les sustainability transitions , ses principales écoles, leurs problématiques théoriques et empiriques, leurs pratiques méthodologiques et leurs critiques. L’article est organisé autour des trois problématiques centrales du champ, soit : les problèmes de l’incertitude, de la complexité et de la réflexivité dans la gouvernance du développement durable, le fort degré de verrouillage des principaux systèmes sociotechniques empêchant leur « transition vers la durabilité », et le défi plus méthodologique du pilotage du changement et des transitions. L’article présente ces trois problématiques en montrant leurs ancrages dans différentes filiations théoriques des sciences sociales et des sciences de l’environnement, et en propose finalement une critique épistémologique et politique qui invite à réfléchir davantage aux conséquences des sustainability transitions sur les transformations actuelles des sociétés dans le contexte des crises écologique et climatique.
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 | 0.033 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.017 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".