La territorialisation des politiques environnementales : jeux de négociations et effets inégalitaires
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années, la Région de Bruxelles-Capitale a fait des enjeux écologiques un des axes prioritaires de ses politiques urbaines. Une priorité qui a néanmoins à composer avec différents autres référentiels d’action publique : attractivité, ville créative, dynamisme économique, création d’emplois et, bien sûr, aussi justice sociale. À partir de deux cas dans lesquels les justifications environnementales ont occupé et occupent une place tout à fait centrale, la politique de performance énergétique des bâtiments et la création d’un espace piétonnier de très grande ampleur en centre-ville, l’article interroge les mesures environnementales sous l’horizon de leurs effets en termes d’égalité et d’inégalité sociales. Il souligne tout d’abord que la mise en oeuvre de politiques environnementales porte nécessairement des effets en termes de justice sociale. Il met ensuite en évidence comment les compromis inévitables entre le référentiel environnemental et ses référentiels concurrents peuvent induire des conséquences aggravant les effets inégalitaires. Il montre enfin que, souvent, n’ayant pas été ou ayant été insuffisamment anticipés, ces effets sont peu traités ou le sont au travers de mesures palliatives sans grande efficacité.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".