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Record W3156287499 · doi:10.7202/1075739ar

Le politiste face aux volcans : étude comparée de la gestion de deux crises volcaniques dans l’arc des Petites Antilles

2021· article· fr· W3156287499 on OpenAlexvenueno aff
Maud H. Devès, Thomas Ribémont, Jean‐Christophe Komorowski

Bibliographic record

VenuePolitique et Sociétés · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicArctic and Russian Policy Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Avec la montée des préoccupations environnementales et l’avènement du principe de précaution, la réduction du risque de catastrophe est devenue un enjeu central de l’action publique. Dans ce contexte, les chercheurs sont de plus en plus sollicités par les autorités et par le grand public pour intervenir à titre d’experts. Or le passage de la pratique de la recherche et de celle d’opérateur de réseaux d’observations des phénomènes telluriques à la situation d’expertise ne se fait pas sans difficultés. À cet égard, le cas du risque volcanique dans l’arc des Petites Antilles est particulièrement révélateur compte tenu, notamment, des échelles spatio-temporelles très variables qui le caractérisent, de la multiplicité d’acteurs au sein de toute la société, des fortes incertitudes épistémiques et aléatoires qui le sous-tendent, de sa faible récurrence au regard des autres risques, mais aussi de la spécificité de sa chaîne d’impacts susceptible d’affecter de manière considérable de petits territoires insulaires vulnérables ancrés au sein d’un héritage historique et d’un tissu régional et international complexe. Une des difficultés – rarement abordée, tant par les chercheurs qui interviennent en tant qu’experts que par les politistes qui étudient les situations d’expertise – tient à la fragmentation des disciplines en différentes spécialités. Or cette question ne peut être abordée qu’en sortant des frontières disciplinaires traditionnelles. Le présent article, écrit conjointement par des chercheurs en sciences politiques et en sciences de la Terre, illustre de quelle manière la connaissance des tensions épistémologiques qui sous-tendent les sciences de la Terre peut contribuer à enrichir l’analyse de l’action publique lorsqu’il s’agit d’étudier les enjeux de l’expertise dans le cas des risques telluriques. Autrement dit, si le politiste dispose bien d’outils conceptuels lui permettant d’appréhender les « situations d’expertise », ces derniers gagnent à être enrichis par l’apport d’autres disciplines qui, à l’instar des sciences de la Terre, peuvent être mobilisées par les autorités responsables de la protection civile. Notre réflexion est illustrée par l’étude de deux cas de gestion de crise : l’éruption phréatique de La Soufrière de Guadeloupe (en 1976) et l’éruption magmatique de la Soufrière Hills de Montserrat (1995-en cours). Les outils mobilisés par le politiste, à l’instar des concepts d’expertise, de controverses, d’instruments d’action publique ou encore de communautés épistémiques, apparaissent insuffisants pour saisir la pluralité des savoirs et des savoir-faire développés par les experts face à des objets complexes. Or ce constat n’est pas le propre des seuls risques volcaniques. La plupart des phénomènes qui menacent aujourd’hui nos sociétés requièrent, en effet, de prendre en compte une complexité qui échappe largement à chaque discipline considérée isolément. Sortir de l’enclavement disciplinaire est difficile, comme en attestent les efforts déployés pendant plus de trois décennies par le Groupe intergouvernemental d’experts sur l’évolution du climat (GIEC) pour harmoniser non seulement les contributions de différentes communautés de recherche, mais encore les articuler de manière à les rendre opérationnelles pour l’action publique. Pourtant, l’analyse de l’action publique ne peut que s’enrichir à faire le pari d’un tel dialogue.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.059
Threshold uncertainty score0.118

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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 head0.087
GPT teacher head0.438
Teacher spread0.351 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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".

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Published2021
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