Explorer la sobriété : Enquête participative en contexte de crise énergétique
Bibliographic record
Abstract
La « sobriété collective » involontaire qui était annoncée en France pour l'hiver 2022-2023 a constitué une occasion de mise en discussion dans l’espace public des différents scénarios de transition énergétique et réactualisé la notion de sobriété. En poursuivant une méthodologie propre aux sciences participatives (living lab en anglais), nous avons interrogé les représentations profanes des enjeux actuels de la crise énergétique. Quatre ateliers participatifs menés dans la ville de Caen ont permis d’explorer l’univers des solutions envisagées par les contributeurs. Nous avons identifié quatre thèmes qui soulèvent des questions pour les publics participant aux ateliers : la surconsommation, les modes de vie entendus comme matérialisations de l’organisation sociale dominante, l’encadrement réglementaire des pratiques énergivores et la question des niveaux de décision démocratique. Face aux enjeux de sobriété énergétique, les imaginaires du changement se répartissent entre des solutions individuelles et collectives, entre régulation institutionnelle et restrictions consenties ou subies. Les réponses proposées sont de quatre ordres : l’accroissement des réglementations d’usage, l’appel à un volontarisme politique et à une exemplarité des élites ; une éducation à la sobriété, la transformation des usages et des modes de vie. Cet article entend examiner les ressorts sociaux de ces représentations des problèmes et des solutions qui ont émergé dans des Ateliers participatifs organisés selon la méthode des living lab. Il discutera également les intérêts et les limites de la méthodologie living lab pour accéder aux ressorts des innovations sociales.
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 | 0.018 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".