L’investissement citoyen : levier de territorialisation juste de la transition énergétique ? Étude d’une dynamique d’autoconsommation collective à Rennes, France
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore la contribution d’un projet d’autoconsommation collective (ACC) urbaine à la compréhension des nouvelles dynamiques d’électrification française, sous l’angle de la justice énergétique. Il analyse le montage socio-spatial, juridique et financier d’une initiative rennaise et observe le rôle de la finance citoyenne comme levier de transition territorialisée — la territorialisation étant ici envisagée comme nécessaire à une transition juste. L’article pose deux questions : comment l’investissement citoyen territorialise-t-il la transition ? Cette territorialisation participe-t-elle à réduire les injustices énergétiques et, le cas échéant, comment ? Pour y répondre, l’article s’appuie sur un terrain géo-légal d’un an. Les résultats montrent comment l’opération étudiée localise les pratiques de valorisation de l’électricité. Trois dimensions de justice sont ensuite mises en avant en insistant sur l’innovation d’un système forfaitaire comprenant un tarif « éco » destiné aux populations en précarité énergétique et l’amélioration de la justice procédurale. Enfin, l’article explique les implications en termes de gouvernance autour de ce que « prendre action » signifie pour un déploiement électrique local. Cet article sert tout d’abord le besoin, exprimé tant en sciences sociales qu’en droit, de clarifier la notion de transition territorialisée. En mobilisant un cas d’étude aux dimensions restreintes (ancrage spatial, nombre de participants, complexité des flux financiers), il contribue également à éclairer les logiques d’investissements dans les infrastructures électriques et leurs impacts sur les formes d’accès à l’énergie. Ce travail s’inscrit enfin dans un effort collectif de documentation des dynamiques d’autoconsommation électrique, modalité de traduction en actes des ambitions politiques de décentralisation énergétique.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".