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Record W4408016424 · doi:10.4000/13e8c

Étude de la sobriété dans la politique européenne de réduction de la demande en énergie

2024· article· fr· W4408016424 on OpenAlexvenueno aff
Louise Leray, Clotilde Chagny

Bibliographic record

VenueVertigO · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’Union européenne est le troisième consommateur d’énergie du monde en volume, derrière la Chine et les États-Unis, consommation qui compose les trois quarts des émissions de gaz à effet de serre du territoire. Or, l’Union européenne se veut particulièrement en avance sur les thématiques de transition énergétique. Depuis une dizaine d’années, les politiques européennes de lutte contre le réchauffement climatique proposent un projet sociétal global et une approche systémique de la transition écologique. La diminution de la consommation d’énergie apparaît désormais comme un pilier essentiel de toute politique énergétique et peut se traduire par des mesures d’efficacité ainsi que par des politiques de sobriété énergétiques. Dans cet article, nous montrons qu’avec des ambitions européennes de plus en plus élevées en termes de réduction de la demande en énergie, les changements de comportements et de mode de vie, au même titre que l’amélioration technique et technologique, sont des solutions nécessaires à mettre en place sur le territoire européen. Malgré l’absence d’une compétence juridique sur la sobriété octroyée par les Traités, nous avons pu identifier, catégoriser et analyser les dispositions relatives à des mesures de sobriété énergétique proposées par les institutions européennes, en étudiant plus d’une centaine de textes européens relatifs à la demande de réduction d’énergie. Nous constatons que les mesures promouvant la sobriété se rapportent en premier lieu à l’information des consommateurs, loin devant les mesures fiscales et économiques, d’aménagement du territoire, d’éducation, et d’interdiction ou de limitation. La mobilité est le domaine où les changements visant à réduire la consommation d’énergie sont le plus souvent mentionnés dans les textes.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.024
Threshold uncertainty score0.048

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.286
Teacher spread0.271 · 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 designQualitative
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

Citations0
Published2024
Admission routes1
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