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Record W2965814414 · doi:10.4000/vertigo.23996

Quels cadres d’action collective contre les boues et poussières rouges d'Altéo-Gardanne?

2019· article· fr· W2965814414 on OpenAlexvenueno aff
Juliette Metin

Bibliographic record

VenueVertigO · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicMining and Resource Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesBauxiteForestryArtGeographyChemistry

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les boues et poussières rouges rejetées par la production d’alumines de spécialité d’Altéo-Gardanne (sud-est de la France) suscitent de nombreuses mobilisations depuis 2014, suite à l’avis certes conditionné mais néanmoins positif accordé par le jeune Parc national des Calanques à la poursuite des rejets de bauxite en son cœur marin. Cet article propose une analyse de ces mobilisations, à partir d’une enquête sociologique (2015-19) menée auprès de leurs principaux acteurs : collectif de défense des Calanques, pêcheurs, collectifs écologiste ou encore de riverains d’Altéo-Gardanne et du dépôt terrestre de Mange-Garri, dans la commune voisine de Bouc-Bel-Air. L’analyse de ces discours permet d’identifier plusieurs définitions ou « cadrages » du problème, qui traduisent différentes expériences du préjudice environnemental et sanitaire, et des visions du monde divergentes (notamment de la technologie). Ils empruntent, par ailleurs, à des registres apparentés à l’Environmental Justice, sans s’en réclamer explicitement. Le parallèle avec des mobilisations états-uniennes fondatrices de ce vaste mouvement contribue à interroger la dynamique du front anti-rejets de bauxite, la diversité de ses acteurs et ressources, ainsi que les principaux éléments qui s’opposent ou favorisent la convergence des causes « terre » et « mer ».

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.546
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.221 · 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 designNot applicable
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

Citations2
Published2019
Admission routes1
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