Entre dire et faire : discours scientifique sur le changement climatique et adaptation du système ferroviaire français
Bibliographic record
Abstract
Cet article étudie le décalage entre des discours scientifiques sur le changement climatique qui se veulent générateurs de dynamiques ambitieuses d’adaptation et la réalité de leur prise en compte dans la gestion des grands réseaux d’infrastructures. Autour de l’étude détaillée d’une portion du système ferroviaire du sud de la France, particulièrement soumise aux aléas climatiques, il commence par décrire où et comment apparaît la question climatique depuis le temps long des grands projets jusqu’aux problématiques quotidiennes des circulations ferroviaires. Ce travail d’enquête met en lumière, à partir d’une étude documentaire et d’un corpus d’entretiens semi-directifs, une appréhension réelle du phénomène, mais sur un mode incrémental plutôt que transformatif. Il interroge cette approche, au regard des caractéristiques du climat qui change d’une part (incertitude, variabilité) et du contexte ferroviaire confronté à de multiples défis (par ex. : renouvellement, libéralisation) d’autre part. L’article montre l’adaptation au changement climatique telle qu’elle s’observe aujourd’hui, comme résultat des interactions entre le discours scientifique et la réalité complexe des organisations.
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 | 0.021 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".