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Record W3190871081

Peut-on se passer de la voiture hors des centres urbains ?

2021· preprint· fr· W3190871081 on OpenAlexaboutno aff
Yoann Demoli

Bibliographic record

VenueRePEc: Research Papers in Economics · 2021
Typepreprint
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La manière dont le changement des pratiques et des modes de vie contribue à la transition écologique, économique et sociale est un enjeu majeur pour les pouvoirs publics, à tous les échelons de gouvernement. Pour parvenir à amorcer cette transition, les politiques publiques visent à faire prendre conscience aux citoyen·ne·s de l'impact de leurs pratiques sur l'environnement, tout en veillant à ce que leur mise en œuvre ne paraisse pas décorrélée du quotidien, ni ne soit perçue comme entraînant contraintes ou exclusion sociale. S'inscrivant dans le cadre du projet Construire des mobilités durables, inclusives et responsables (CONDUIRE), financé par l'Agence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'Énergie (ADEME), les actes du colloque « Peut-on se passer de la voiture hors des centres urbains ? » cherchent à analyser le problème de la dépendance automobile en zones peu denses – il s'agit notamment des espaces ruraux ou situés en périphérie des grandes villes –, ainsi que les différentes solutions à y apporter. Portant attention à l'objectif de préserver, lors de la conversion écologique des mobilités, leur capacité à inclure – on parle d'« inclusivité sociale » –, cet ouvrage s'attache également à interroger les pratiques de déplacements de ménages populaires résidant dans ces territoires. Il a ainsi pour ambition d'identifier les ressorts de la transition vers des mobilités plus durables, et aussi plus inclusives, au sein des espaces où l'automobile reste prégnante. Son fil rouge est le paradoxe selon lequel les solutions de substitution à la voiture sont proposées et mises en place quasi exclusivement dans les zones denses – il s'agit notamment des grandes villes –, pourtant les moins dépendants à l'automobile. Les espaces périphériques, pour autant caractérisés par un usage intensif et croissant de la voiture, lui connaissent en effet peu d'alternatives écologiques et inclusives. Aussi, le développement de la transition économique, écologique et sociale ne peut faire l'économie d'une étude approfondie des usages de la voiture dans de tels espaces qui, d'une part, contribuent certes d'une façon importante à la pollution atmosphérique mais qui, d'autre part, concentrent les populations pour lesquelles la voiture est à la fois indispensable, contraignante et coûteuse, comme le mouvement social des Gilets jaunes en 2018-2019 l'a laissé entrevoir. L'objectif de l'ouvrage est donc d'interroger la dépendance automobile à plusieurs échelles temporelles et spatiales, tout en proposant une analyse des alternatives à la voiture, y compris au sein des zones de peuplement les moins denses. À partir de divers exemples situés en France, mais aussi au Canada, la première partie de l'ouvrage offre un panorama historique et spatial de la dépendance à l'automobile, amenant des réflexions sur le futur de la voiture dans ces espaces. Dans un deuxième temps, l'ouvrage questionne les représentations et les usages contemporains de l'automobile hors des villes, au travers d'enquêtes auprès des populations belge, camerounaise et française. La troisième et dernière partie s'attache enfin à comprendre les conditions de possibilité (et d'impossibilité) des formes de mobilité alternative à la voiture au sein des divers territoires : covoiturages, motorisation électrique (notamment d'occasion) et tiers-lieux (espaces de coworking).

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.235
Threshold uncertainty score0.466

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0100.005
Scholarly communication0.0090.005
Open science0.0010.004
Research integrity0.0030.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.003

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 head0.069
GPT teacher head0.357
Teacher spread0.288 · 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 designTheoretical or conceptual
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".

Quick stats

Citations0
Published2021
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