Racines citoyennes : la communauté locale au coeur de la transition écologique
Bibliographic record
Abstract
Dans les villes, un nombre croissant de citoyens met en place de manière indépendante des initiatives pour faire face aux changements climatiques, tels que des projets de verdissement, d’agriculture urbaine ou d’énergies alternatives. Cet article cherche à comprendre comment les acteurs citoyens locaux contribuent à la gouvernance climatique urbaine par le biais d’expérimentations sociales et environnementales de petite échelle. À partir de l’étude de cas du quartier Rosemont-La Petite-Patrie à Montréal (Canada) portant sur huit initiatives, cette recherche se base sur un cadre théorique combinant les expérimentations de gouvernance climatique et la théorie de transition sociotechnique. L’accumulation et l’influence de telles initiatives peuvent contribuer à redéfinir les enjeux urbains et démontrer la faisabilité et l’acceptabilité de solutions simples afin de mieux effectuer une transition urbaine face aux changements climatiques. En s’appuyant sur leur réseau social mais aussi sur leurs objectifs et leur savoir-faire, les militants urbains établissent leur légitimité en tant qu’acteurs capables de proposer des alternatives à l’administration municipale. Les \nrésultats de la recherche montrent également que ces initiatives locales reflètent le pouvoir grandissant des modes d’action collectifs informels. En effet, par le biais des actions locales «vertes», les citoyens produisent des retombées directes, concrètes, simples et axées sur leur bénéfice personnel. Ce faisant, ils construisent de nouveaux écosystèmes basés sur divers partenariats. Il s’agit d’un modèle alternatif innovant face aux modes actuels de consommation des ressources et à la manière dont est socialement gérée la crise climatique à partir d’un paradigme façonné par le capitalisme et le néolibéralisme.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".