Une expérience personnelle des séismes : Étude des commentaires sur les réseaux socionumériques autour de la géothermie en Alsace
Bibliographic record
Abstract
La lutte contre le changement climatique entraîne la diversification des sources d’énergie à travers le monde. Parmi elles, la géothermie semble prendre une place de plus en plus importante. Depuis 2014, une controverse existe en Alsace à la suite de l’implantation de plusieurs projets géothermiques de grande profondeur. Plusieurs arènes ont été mises en place par les pouvoirs publics afin de faire comprendre ces projets à la population. À côté de ces lieux de consultation, un nouveau type d’arène émerge au cours de la controverse, nourrissant l’imaginaire de la liberté d’expression directe sans médiation : les réseaux socionumériques. L’objectif de cet article est de comprendre comment ces nouvelles arènes permettent le partage de l’information par la population dans le cas local de la géothermie en Alsace. Nous explorons l’hypothèse qui voudrait que les règles d’utilisation et d’interaction propre de ces réseaux socionumériques aient fait émerger un nouveau discours autour de cette controverse. Notre travail base son approche sur le suivi de l’activité des utilisateurs en lien avec cette controverse environnementale. Une analyse des commentaires laissés par les utilisateurs sera réalisée afin de faire ressortir les arguments mis en avant par ces derniers.
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 | 0.013 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".