Bibliographic record
Abstract
Les institutions démocratiques doivent-elles se contenter de courir derrière les innovations technologiques ? Plusieurs scandales ou des catastrophes environnementales pourraient inverser cette tendance. Mais alors comment inventer une démocratie réflexive qui aborde ensemble les dimensions scientifiques, éthiques, politiques ? La controverse des organismes génétiquement modifiés (OGM) a suscité un peu partout dans le monde des innovations institutionnelles et des formes de débats pluralistes et structurés sans précédent. Ce livre porte sur ces modifications démocratiques. A-t-on affaire à des formes de « démocraties manipulées » ou, au contraire, « améliorées » et pour quels changements dans la société ? Il interroge au passage l’absence de tels débats au niveau fédéral au Canada, 5e producteur au monde de plantes OGM quand l’Europe foisonne de débats regroupés sous les termes d’évaluation technologique participative (ETP). Bien avant la démocratie participative, ces expériences réunissent dans des forums originaux experts et citoyens pour des débats exigeants, à l’interface sciences-société. Que nous apprennent par exemple les États généraux de la bioéthique, les conférences de citoyens sur les nanotechnologies ou le débat relatif au plus grand projet scientifique international sur la fusion nucléaire (ITER) organisé sous la houlette française de la Commission nationale du débat public ? Cet ouvrage présente de façon détaillée et comparative ces nouvelles procédures et ces expériences, pour en montrer les atouts et les limites. Il n’y a pas que la démocratie qui se modifie, la sociologie et les sciences politiques se rapprochent ici de la philosophie morale et politique pour forger des outils aptes à une analyse interdisciplinaire de raisonnements moraux d’experts et de citoyens en contexte. Au-delà de la restitution, nous trouvons ici des méthodes d’évaluation de la qualité de ces débats. Nous plongeons au coeur de ces controverses, où nous rencontrons les conflits éthiques et les choix possibles pour inventer une démocratie plus inclusive, à la hauteur des enjeux technologiques actuels. Ce type de recherche est donc en avance sur les pratiques politiques habituelles. Ces expériences micro politiques annoncent les débats politiques de demain.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
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".