Bibliographic record
Abstract
Les technologies numériques ont le potentiel d’aider les sociétés humaines à réorienter leurs activités vers plus de soutenabilité. Elles permettent par exemple d’opérer un suivi précis et moins intrusif des espèces, des écosystèmes, du climat, améliorent l’efficacité des systèmes de gestion des ressources et, dans certains cas, permettent même de mieux lutter contre le braconnage ou la déforestation. Cependant, la numérisation de nos sociétés repose sur une couche matérielle que l’on a tendance à oublier: les appareils (téléphones, ordinateurs, télévisions et autres objets connectés) sont reliés par des infrastructures réseaux (antennes, câbles etc.) et échangent des informations, traitées et hébergées dans des centres de données. Cette infrastructure mondiale s’accompagne d’une empreinte environnementale bien tangible, en forte croissance et qui demeure souvent négligée. Cet article soutient que les trajectoires actuelles de la numérisation sont incompatibles avec les objectifs de soutenabilité à long terme, et propose trois piliers pour les réorienter : la sobriété numérique, la priorisation collective des usages, et un système d’innovation balisés par les limites planétaires, sur la base des travaux du projet Chemins de transition.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".