Militant·es climat, jeunes cheminots et vieux fourneaux de l’environnement : une convergence contre la casse du fret ferroviaire au Pays Basque
Bibliographic record
Abstract
En 2009, la suppression de 300 emplois dans le fret ferroviaire au Pays Basque provoque une convergence inédite entre cheminots, défenseur·ses de l’environnement et militant·es climat abertzale 1 . En parallèle au projet de ligne à grande vitesse (LGV) entre Bordeaux et l’Espagne, la SNCF liquide les terminaux de fret et promeut la construction d’une autoroute ferroviaire, qui utilise des trains spéciaux pour transporter des poids lourds sur de grandes distances. Face à ce grand projet imposé, écolos et cheminots défendent un autre modèle ferroviaire fondé sur le transport par wagons isolés, qui permet de constituer des trains complets à partir de wagons seuls en utilisant toute la capillarité du réseau ferroviaire pour réduire au maximum l’utilisation des camions. La SNCF a malgré tout maintenu sa politique de fret désastreuse. C’est au final une petite mobilisation, mais qui a suscité une grande convergence autour de la défense du train comme mode de transport de marchandises le plus écologique. Les barrières qui existaient entre cheminots et écolos ont laissé la place à des liens de solidarité qui se sont renforcés avec les années.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".