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Record W4210515130 · doi:10.4000/vertigo.33178

Un avenir post-nucléaire ? Les atermoiements des acteurs du territoire de Trino (Italie) en contexte de démantèlement

2021· article· fr· W4210515130 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueVertigO · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicRisk Perception and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Malgré l’arrêt définitif des productions électronucléaires en 1990 et la décision, prise plus tard d’accélérer le processus vers un « démantèlement immédiat » de la centrale Enrico Fermi, les populations et les acteurs du territoire de Trino (plaine du Pô piémontaise) ont du mal à imaginer et à projeter un territoire post-nucléaire. Cette contribution essaye d’expliquer pourquoi l’après-nucléaire n’est pas si évident et quelles sont les raisons qui le freinent très largement. Dans une perspective diachronique, cet article montre comment les différents acteurs et groupes sociaux de ce territoire ont traversé la phase de déclin de la production nucléaire (référendum de 1987 décrétant un moratoire sur la construction de nouvelles centrales), la phase incertaine de l’arrêt des productions (1990), puis de la mise en sécurité passive (1990-2003) et du démantèlement (depuis 2003) ; pour s’installer dans l’incertitude durable des démantèlements et de la gestion des déchets dans l’attente d’un centre national de stockage des déchets radioactifs qui, en Italie, n’a toujours pas été réalisé. Malgré les projets et les initiatives pour imaginer et construire un après-nucléaire au travers du développement d’un tourisme vert et de qualité ou des énergies renouvelables, la plupart des acteurs agissant sur Trino demeure dans des rhétoriques et des actions tendant à confirmer la continuité et la légitimité du nucléaire sur le territoire, parfois à rebours de leurs discours ou convictions. À la vue du déclin démographique et du processus de désindustrialisation de son territoire, le nucléaire, avec d’une part ses emplois dans le démantèlement et, d’autre part, les fonds de compensation étatiques versés aux communes du fait de l’hébergement des déchets radioactifs, demeure un secteur important de ce territoire.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.755
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.017
GPT teacher head0.276
Teacher spread0.259 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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

Citations1
Published2021
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