Bibliographic record
Abstract
Les citoyens peuvent décider du bien commun. Ce postulat, défendu par Jacques Testart, biologiste de lareproduction et critique de la science, invite à réfléchir sur l’implication des citoyens dans les processus décisionnels visant divers enjeux de société. Il propose la convention de citoyens comme cadre procédural pour débattre et élaborer des avis au nom de l’intérêt de l’humanité et du bien commun. L’auteure présente les grandes étapes de cette convention et compare deux d’entre elles à des modèles pratiqués en sol québécois : celui du Bureau d’audiences publiques sur l’environnement (BAPE) et la concertation de parties prenantes. L’exercice comparatif met en évidence des différences entre les procédures tout en ouvrant la voie à de nouvelles pratiques relevant d’une éthique territoriale. La question centrale est de déterminer comment une communauté peut choisir, et selon quelles modalités, les valeurs guidant le développement de leur territoire? Des freins existent et la multiplication d’expériences serait une voie intéressante pour expérimenter dans les différentes échelles territoriales (locale, supra-locale et régionale).
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 | 0.008 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.046 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".