Transition écologique et trajectoires sociales : les traducteurs de la mobilité durable à Mexico entre expertise internationale et politique locale
Bibliographic record
Abstract
Cet article cherche à comprendre les ressorts de la « transition » vers une mobilité urbaine durable engagée depuis le début des années 2000 dans la ville de Mexico, en dépit d’une configuration politique défavorable. En s’appuyant sur une enquête ethnographique, il analyse le processus de traduction opéré à partir des années 1990 par les membres d’un collectif de cyclistes. Occupant initialement une position marginale vis-à-vis des réseaux des partis politiques, ces agents parviennent progressivement à mettre à l’agenda de la « transition » vers une mobilité durable, en valorisant des ressources expertes et internationales. Par le biais de stratégies de professionnalisation et d’entrisme dans les administrations, ils impulsent le développement de modes de transport collectifs et peu polluants. Face aux contradictions persistantes de l’action publique en la matière, ils cherchent finalement à faire usage de leur insertion dans le champ politico-administratif pour garantir l’autonomie de leur contribution, par la mise en place d’un nouveau cadre légal tributaire des ressources spécifiques de l’expertise internationale. L’analyse de ce processus met en lumière la nécessité d’étudier les « trajectoires de transition » à l’aune des trajectoires sociales des agents qui les promeuvent. La « transition » vers une mobilité durable est ainsi conditionnée à Mexico par une transformation de l’espace social de production des politiques urbaines, marquée par l’émergence d’agents porteurs de légitimités nouvelles qui opèrent des déplacements et des échanges entre différents champs. Ces mouvements révèlent, davantage qu’une opposition entre capital politique local et expertise internationale, des logiques complexes de transfert entre ces deux types de ressources.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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.
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".