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Record W4328023690 · doi:10.7202/1097162ar

Précarité énergétique et résilience territoriale : les acteurs des territoires face aux enjeux organisationnels d’une question multidimensionnelle

2023· article· fr· W4328023690 on OpenAlexvenueno aff
Marie-Clotilde Meillerand, Jean-Pierre Nicolas, Sébastien Gardon

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Regional Science · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnergy and Environment Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les fortes variations des prix de l’énergie depuis 20 ans ont précarisé certains ménages vulnérables du fait de leur revenu, d’un logement mal isolé ou de longs déplacements quotidiens contraints. Cette thématique de la précarité énergétique a ainsi progressivement émergé en tant qu’objet de l’action publique territoriale en se renforçant nettement avec le pic du prix du pétrole en 2008-2012. Comment les acteurs des territoires peuvent-ils s’organiser pour faire face à cet enjeu social de la transition énergétique ? Pour répondre à cette question, cet article rend compte d’une recherche menée auprès de trois territoires différenciés, actifs en matière de lutte contre la précarité énergétique liée au logement et à la mobilité. Il montre l’intensification progressive de l’action collective en la matière depuis les années 2000, tout en soulignant les limites d’une part des politiques sectorielles (action sociale, énergie, logement, transports…), et d’un autre côté des modes de financement et de régulation actuels qui rendent difficiles de mener des actions de long terme. Enfin, les observations sur les trois territoires témoignent des opportunités que peuvent offrir les évolutions institutionnelles en cours depuis une dizaine d’années (intercommunalité et métropolisation).

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.650
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.005
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.041
GPT teacher head0.280
Teacher spread0.240 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
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

Citations3
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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