Pourquoi chercher la petite bête ? Les enjeux politiques de l’indice biotique en France (1964-1969)
Bibliographic record
Abstract
À la fin des années 1950 en France, deux coalitions portant des conceptions opposées de la pollution des rivières ont tenté de faire reconnaître ce problème dans l’espace public. Les pêcheurs considéraient que la pollution était un délit et ils s’appuyaient sur la biologie pour trouver des preuves de ces infractions. Les ingénieurs, urbanistes et hygiénistes percevaient quant à eux la pollution comme un problème de déficit d’infrastructures de collecte et de traitement d’effluents et ils cherchaient à évaluer économiquement les coûts de ces équipements. La mobilisation de ces deux coalitions a influencé la réglementation sur les rejets en rivière et les indicateurs construits pour évaluer l’ampleur nationale d’une pollution qui n’avait alors été mesurée qu’en certains lieux. L’indice biotique a été mis au point dans ce contexte pour que l’inventaire national de la pollution qui fut mené pour la première fois en 1971 tienne compte de la biologie. Les catégories sur lesquelles il s’appuie témoignent des intéressements mutuels entre gestionnaires de la pêche et équipe scientifique.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".