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Record W4408016354 · doi:10.4000/13e8e

Analyse de la prise en compte des modes de vie dans les scénarios de prospective énergétique

2024· article· fr· W4408016354 on OpenAlexvenueno aff
Clotilde Chagny, Louise Leray

Bibliographic record

VenueVertigO · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldEnergy
TopicGlobal Energy and Sustainability Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis l’accord de Paris de 2015, des scénarios de prospective énergétique ont été publiés pour la France, l’Europe ou le monde par divers acteurs. Ils soulignent qu’une hausse trop forte de la consommation énergétique dans les pays développés n’est pas soutenable. Elle doit y être maîtrisée voire réduite, ceci doit passer par une modification des modes de vie. La notion de « sobriété » a fait son apparition. Une comparaison entre des scénarios français, européens et mondiaux est effectuée dans cet article. Une première étude qualitative globale est proposée. Chaque scénario est analysé à l’aune d’une grille de 12 indicateurs permettant de construire un indice d’évolution des modes de vie qui donne une idée de l’ampleur des modifications envisagées. Une étude quantitative est également effectuée pour les scénarios français. Si la comparaison entre les différents scénarios s'avère délicate par manque d'homogénéité des méthodologies, un nombre croissant intègrent des ruptures dans les modes de vie à l'horizon 2050. Les leviers de sobriété identifiés sont communs mais ils impliquent des choix sociétaux comportant des modifications parfois radicales de certains usages, ce qui pose la question de la faisabilité de telles trajectoires. Des pistes de recherche sont indiquées. L’industrie et l’offre de sobriété, des études de terrains sur des communautés en situation de sobriété subie ou choisie, des questionnements sur les paradigmes de modélisation de la société dans les modèles économiques, ainsi que la construction de narratifs collectifs désirables sont par exemple proposés. Ces recherches doivent inclure un large éventail de champs disciplinaires.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.041

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
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 head0.012
GPT teacher head0.296
Teacher spread0.284 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations1
Published2024
Admission routes1
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