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Record W2916165343 · doi:10.4000/vertigo.20743

Le compostage collectif urbain à l'épreuve de ses interdits

2018· article· fr· W2916165343 on OpenAlexvenueno aff
Véronique Philippot, Sandrine Glatron

Bibliographic record

VenueVertigO · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le compostage collectif urbain est une pratique qui se développe dans les grandes villes françaises. À Strasbourg, ces actions citoyennes encouragées par les politiques locales et encadrées par la collectivité sont initiées par des collectifs de quartiers ou privés. Les habitants référents décident et font appliquer leurs règles propres. L’émergence des listes d’apports interdits traduit une volonté de contrôle des processus pour éviter tout désagrément sur des espaces partagés. Les indésirables sont simplement mentionnés par les accompagnateurs qui agissent pour la collectivité territoriale, comme bio déchets à surveiller, mais nos enquêtes ethnographiques auprès de la population impliquée montrent que l’idée de risque lié à ces apports est amplifiée par les référents des sites. Les règles sont globalement bien acceptées par les praticiens conciliants et confiants, dans un souci de cohésion sociale. Les interdits représentent plusieurs catégories d’apports biodégradables, les plus généralisés concernant les produits carnés, les coquilles d’œufs non broyées et les restes d’agrumes, mais aussi les déchets d’oignon et d’ail et ceux considérés comme pourris ou moisis. Les arguments verbalisés puisent dans divers registres allant du pragmatisme (gestion espace-temps) à l’idéologie subjective en passant par des faits présentés comme scientifiques ou intuitifs. Cependant, la surenchère d’interdits limite la biomasse pouvant échapper à l’incinération. L’encouragement aux expérimentations in situ et le recours facilité aux savoirs scientifiques sur les processus biologiques et organismes associés pourraient rassurer les référents et donc assouplir les interdits afin de mieux répondre à la nécessité première du compostage de réduire les déchets à la source.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.101
Threshold uncertainty score0.202

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.003
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.042
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.237 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations2
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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