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Record W2966546645 · doi:10.7202/1061880ar

Les enjeux démocratiques de la transition énergétique territoriale : enquête sur la coopérative énergétique citoyenne de Iéna

2019· article· fr· W2966546645 on OpenAlexvenueno aff
Thomas Blanchet, Carsten Herzberg

Bibliographic record

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

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis quelques années, les coopératives énergétiques citoyennes se sont positionnées comme des actrices majeures de la transition énergétique allemande. En prenant comme point de départ les recherches existantes sur la « démocratie énergétique », nous nous interrogeons dans cet article sur les fondements et les impacts démocratiques de projets participatifs dans le domaine de l’énergie. Pour cela, nous nous appuierons sur les résultats d’une enquête qualitative effectuée au sein de la ville de Iéna (Thuringe, Allemagne), où une coopérative énergétique citoyenne s’est créée en 2011 et a acheté l’année suivante 2 % des actions de l’entreprise municipale d’énergie. À l’aide d’entretiens approfondis, d’une étude de documents et d’observations, nous examinons le travail de légitimation politique nécessaire à la mise en place et au maintien d’un tel projet, ainsi que son impact sur les politiques énergétiques locales. D’une manière générale, la coopérative énergétique a contribué à renforcer la participation citoyenne dans les débats locaux sur l’énergie. Cependant, le cas de Iéna est également révélateur de tensions entre le but initial des fondateurs de la coopérative (faire avancer une transition énergétique inclusive et participative à l’échelle locale) et les intérêts, notamment financiers, de ses membres. Ces tensions contribuent à mettre en danger la légitimité politique de la coopérative comme moteur d’une transition énergétique démocratique.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.375
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.001
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 head0.018
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.310 · 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

Citations5
Published2019
Admission routes1
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