Bibliographic record
Abstract
De par une réorganisation de la spatialité des modes de production et de distribution d’énergie, la transition énergétique modifie de manière significative les relations intra- et interterritoriales, qui obéissent à une double logique de coopération et de compétition. Elle amène donc à s’interroger sur ces rapports de force en mutation, et dont la caractérisation est essentielle dès lors que l’on cherche à mieux appréhender l’évolution du métabolisme d’un territoire. En adoptant une approche multidisciplinaire de l’étude du métabolisme sur le cas d’un territoire portuaire, cet article propose d’examiner les typologies de compétitions territoriales selon différentes échelles (locale, régionale et internationale) et d’identifier le rôle qu’elles peuvent jouer dans la mise en œuvre de projets de transition énergétique. L’analyse multiscalaire met à jour une diversité de compétitions qui ne se réfèrent pas toutes aux mêmes enjeux. Elle met aussi en évidence l’incidence de la perception spatiale des acteurs sur la nature d’une relation (compétition ou complémentarité) entre différents éléments (entre ressources, entre territoires). Enfin, cette recherche montre que si les compétitions peuvent parfois constituer un frein à la mise en œuvre d’une transition territoriale, elles peuvent aussi être à l’origine d’une complémentarité dans les projets énergétiques.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".