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Record W2796543965 · doi:10.3917/ripc.241.0077

L’énergie éolienne au péril de la transition ? Le succès résistible du compromis éolien au Québec

2018· article· fr· W2796543965 on OpenAlexaffabout
Yann Fournis

Bibliographic record

VenueRevue internationale de politique comparée · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Acceptance of Renewable Energy
Canadian institutionsMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Université du Québec à RimouskiUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhysicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Québec est une belle illustration des défis posés par la « transition énergétique » aux sociétés contemporaines. Car si la transition énergétique est en passe d’y devenir un leitmotiv consensuel, celle-ci pourrait être bien modeste. Comme laboratoire de la présente transition énergétique, l’énergie éolienne en incarne bien les contradictions puisque, alors même que la transition est au cœur de la plus récente politique énergétique du Québec, l’énergie éolienne connaît un brusque coup d’arrêt. Pour comprendre cette contradiction au moins apparente, il faut explorer les dimensions politiques de la transition énergétique : influencés par la trajectoire historique de l’économie politique canadienne, les instruments de politiques publiques structurant le parc éolien québécois ont initialement privilégié un déploiement « hard path » avant de faire place à des inflexions territoriales remarquables. Sous cette perspective, le programme éolien du Québec est un compromis à la fois politique, technologique et territorial qui, initialement peu original, a su se renouveler au contact des territoires pour s’ouvrir à de nouveaux enjeux, acteurs et territoires… avant de connaître une étrange victoire lorsque, en 2016, la politique énergétique globale du gouvernement laisse de côté la production éolienne.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.794
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.022
GPT teacher head0.297
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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations1
Published2018
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