Quand l’économie écologique dé-nature la justice environnementale
Bibliographic record
Abstract
La conception de la nature au cœur du mouvement de justice environnementale et des courants théoriques se réclamant de celle-ci a été très peu étudiée et mise en lumière dans la littérature académique sur la justice environnementale. Pourtant, les théoricien.nes critiques de la pensée décoloniale, de l’écoféminisme et du poststructuralisme ont largement démontré que la représentation ou la façon de définir la nature n’est pas anodine et innocente, mais participe le plus souvent à renforcer des rapports de pouvoir déjà à l’œuvre. Dans cet article, je propose d’abord de resituer le mouvement pour la justice environnementale dans son histoire militante. Ensuite, je propose d’examiner deux formulations de justice environnementale, l’une provenant de l’économie écologique (Hornborg, 2001; Martinez-Alier, 2014) et l’autre de la socioécologie (Larrère, 2017; Scholsberg, 2004, 2013) afin de ressortir la définition qu’elles proposent de la nature. La confrontation du corpus de littérature étudié au cadre théorique expose que les théoriciens (Hornborg et Martinez-Alier) de l’approche de l’économie écologique, qui nécessite une uniformisation du langage des luttes, mobilisent une conception occidentalocentrée et moderne de la nature et ce faisant, échoue à se soustraire de la logique coloniale qu’ils critiquent.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".