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Record W2934457059 · doi:10.4000/revss.2001

Les effets pervers de la sobriété énergétique

2016· article· fr· W2934457059 on OpenAlexaff
Marie-Christine Zélem

Bibliographic record

VenueRevue des sciences sociales · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans ce texte, il s'agit de montrer en quoi les injonctions de la transition énergétique se heurtent aux inerties des modes de vie et peuvent produire, des résultats inverses à ceux qui sont escomptés. Le premier exemple concerne l'incompatibilité entre la réglementation thermique (qui impose des modes constructifs de type thermos) et la réglementation sur la Qualité de l’Air Intérieur qui suppose de réunir les conditions pour un air de meilleure qualité : les besoins et croyances des habitants les conduisent à développer des solutions qui aggravent la qualité de l’air et à accroître leurs consommations d’énergie. Le deuxième exemple concerne les modes constructifs en Guyane : le confort d'été (fraîcheur par ventilation naturelle) vient en contradiction avec le confort vécu des habitants (ventiler suppose de laisser les fenêtres ouvertes et de s'exposer au bruit et à l’insécurité). Beaucoup s'enferment donc et s'équipent de climatiseurs. Le troisième exemple est celui des opérations de réduction de la précarité énergétique qui supposent de résoudre des situations dramatiques liées à des passoires thermiques (humidité et moisissures qui engendrent des problèmes de santé). Or l’intervention publique produit des situations de surconsommation énergétique. Dans les trois cas, les dispositifs sociotechniques s'imposent aux habitants et engendrent des situations non souhaitées et contre performantes au regard des enjeux d’écologisation des comportements.

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)0.004
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: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.620
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0050.055
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 head0.217
GPT teacher head0.366
Teacher spread0.149 · 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 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

Citations4
Published2016
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