Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une démarche en trois temps. Dans un premier temps, une réflexion théorique et spatialisée sur l’acceptation sociale permet de clarifier l’usage du terme et de le distinguer notamment de l’acceptabilité. L’acceptation sociale est le contexte dans lequel s’effectuent les mises en tension des acteurs : elle s’élabore à partir du moment où ces derniers ont défini et énoncé des conditions d’acceptabilité. Médiocre, elle explique la réticence de certains d’entre eux à entrer dans des processus contractuels supposés vertueux. Dans une deuxième partie, le texte se focalise sur les résultats de l’adhésion des communes aux chartes des trois parcs nationaux alpins français. En se focalisant davantage sur le Parc national de la Vanoise, un troisième moment permet d’interpréter les résultats des votes des conseils municipaux sur ce document de cadrage, valable quinze ans et dont la construction a été particulièrement lourde et longue. Au final, la charte visant à gagner l’acceptation sociale de parcs nationaux nés et grandis dans l’opposition n’a fait que raviver celle-ci dans le cas de la Vanoise, alors que les Ecrins et le Mercantour ont réussi en deux temps à gagner l’adhésion. En analysant les postures des élus locaux et les arrangements qui ont cours pour mener à bien ce document autour duquel les négociations (et les formes de participation) sont censées améliorer l’acceptation sociale, l’article dessine une scène de débats dans laquelle ces acteurs s’arrangent avec l’espace et spatialisent leurs compromis.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".