Ce que l’(agro)écologisation des projets de recherche produit sur différentes catégories professionnelles et leurs interactions au sein d’INRAE : étude de cas à partir du projet LAPOESIE
Bibliographic record
Abstract
À travers une étude de cas, nous proposons d’aborder la transition agroécologique sous l’angle de l’évolution des objets de recherche et de la recomposition des identités professionnelles qu’elle produit au sein de l'Institut national de recherche pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (INRAE) en France. Nous nous intéressons ainsi à la manière dont le projet affecte les agents de deux unités de recherche « spécialisées », l’une en productions végétales (arboriculture fruitière), l’autre en productions animales (cuniculture). S’inscrivant dans une perspective de sociologie des sciences et des techniques, l’article montre d'une part que les agents engagés dans la voie de l’agroécologie développent des pratiques de recherche « déviantes » au regard de leurs socialisations scientifiques disciplinaires et, d'autre part, qu'ils font face à des obstacles institutionnels liés à l’organisation de l’institut et au cloisonnement structurel entre productions végétales et animales. Le cadre de travail agroécologique et interdisciplinaire du projet génère ainsi un certain nombre de décalages, frictions et recompositions conduisant à des évolutions dans les manières de percevoir et d’exercer la recherche ainsi que les métiers qui y sont associés.
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 | 0.032 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".