Les systèmes « techniques » alimentaires et l’approche relationnelle comme outil de repolitisation
Bibliographic record
Abstract
Traitant des discours qui accompagnent la transformation de l’agriculture, de ses révolutions à la transition durable, cet article analyse leur justification politique à travers un narratif technoscientifique. Fondé sur un modèle dualiste et hétéronome, ce narratif est critiqué pour son caractère dépolitisant, présentant les projets agricoles comme neutres, objectifs et universels, ainsi que pour son approche réductionniste des sciences (cartésienne), imposant une ontologie occidentale et méprisant d’autres ontologies, savoirs et relations au monde agricole. Dans ce contexte, le présent article propose d’explorer une approche relationnelle de la politique. Cette approche vise à nous émanciper de ces narratifs technoscientifiques dualistes et à valoriser l’autonomie des communautés ainsi que la légitimité de leurs ontologies, savoirs et relations aux non-humains. L’approche relationnelle s’inspire de la philosophie politique de Bruno Latour, d’Isabelle Stengers et plus particulièrement de Cornélius Castoriadis, notamment sa distinction entre technè et praxis et l’importance des imaginaires politiques. Enfin, l’article étaye cette approche relationnelle par des exemples concrets sur le plan européen, notamment la gestion des semences et les zones à défendre (ZAD), qui illustrent une repolitisation des enjeux agricoles et l’intégration d’éléments holistiques et relationnels dans l’action politique.
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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 | 0.008 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".