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Record W2612024887 · doi:10.7202/1038920ar

Démocratie constructive et gouvernance de la technique

2017· article· fr· W2612024887 on OpenAlexvenueno aff
Sylvain Lavelle, Gilles Hériard Dubreuil, Serge Gadbois, Claire Mays, Thierry Schneider

Bibliographic record

VenueRevue Gouvernance · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il existe au sein des théories et des pratiques de la gouvernance démocratique une tendance dominante qui trouve son origine dans la pensée dialogique contemporaine, celle de Habermas en particulier, et dans une moindre mesure, celle de Latour et Callon. Les modèles dialogiques se distinguent par le privilège qu’ils accordent à des degrés divers à la discussion et à l’entente, au risque de favoriser les dispositifs institutionnels de démocratie délibérative et participative, tels que le débat public ou la conférence de citoyen. Le modèle de la démocratie constructive apparaît en comparaison comme une voie alternative qui permet de combler certaines lacunes des modèles dialogiques. Le modèle de la démocratie constructive peut s’appliquer au sein de la gouvernance de la technique dans les secteurs où la tendance dialogique est manifeste et où elle tend à conforter une forme de « technocratie éclairée ». Le dispositif du projet européen Cowam-in-Practice (CIP) propose une expérimentation inspirée par la démocratie constructive dans la gestion des déchets radioactifs, issus pour l’essentiel de l’exploitation des centrales nucléaires. La voie de la démocratie constructive mise à l’épreuve dans ce processus technique et social complexe vise une transformation du système de relations entre acteurs ainsi qu’une consolidation de l’autonomie tant heuristique que stratégique de la société civile.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.778
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.005
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.300
Teacher spread0.275 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
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