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Record W2965166640 · doi:10.7202/1061875ar

Changer les comportements sans changer les modes de vie

2019· article· fr· W2965166640 on OpenAlexvenueno aff
Benoît Granier

Bibliographic record

VenueLien social et Politiques · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Acceptance of Renewable Energy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Omniprésente dans les politiques publiques et les discours relatifs à l’énergie, la notion de transition énergétique a encore été assez peu problématisée par les sciences sociales. Dans la lignée des travaux récents consacrés en majorité à des cas européens, cet article propose une analyse originale portant sur la question du changement des comportements et des modes de vie dans la transition énergétique au Japon. L’archipel constitue un terrain d’étude fécond parce que la notion de transition y a suscité des traductions variées et des interprétations concurrentes depuis l’accident de Fukushima de mars 2011, mais aussi parce que la trajectoire japonaise partage de nombreux points communs avec celles de l’Allemagne et de la France notamment. En outre, comme dans bien d’autres pays, si la nécessité de changer les comportements et les modes de vie fait consensus, les conceptions de ce changement sont largement différentes selon les acteurs. Après avoir examiné les divergences en la matière, cet article montre que la transition énergétique conduite par l’État japonais se caractérise par un fort tropisme technologique, et par une vision peu ambitieuse du changement des comportements et des modes de vie. Par contraste avec les solutions de remplacement proposées par d’autres acteurs, le projet étatique se limite en effet à la réalisation d’économies d’énergie, à l’achat d’appareils efficients et d’autres dispositifs techniques, et à la participation des usagers à la gestion de l’énergie dans le cadre des réseaux électriques intelligents. En faisant l’impasse sur des changements plus ambitieux, ce choix repousse l’adoption de modes de vie plus sobres, perpétue de nombreuses pratiques énergivores et rend l’avenir du climat extrêmement dépendant des progrès technologiques.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.723
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.058
GPT teacher head0.359
Teacher spread0.301 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations3
Published2019
Admission routes1
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