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Record W7005957493

Soutenir la justice épistémique au coeur de la recherche collaborative sur des questions socio-écologiques vives

2022· article· fr· W7005957493 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueÉrudit (Université de Montréal) · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicSeed and Plant Biochemistry
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomic JusticeSocial justiceContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article souligne d’abord des enjeux de justice épistémique rencontrés par les groupes mobilisés vers la transition énergétique. Il rend ensuite compte d’une dynamique de recherche-action collaborative qui visait à cerner le potentiel et les perspectives de déploiement d’une dynamique de formation réciproque « par et pour » les actrices et acteurs impliqués pour une transition énergétique porteuse de justice sociale au Québec. Cette recherche, conçue avec le milieu, a mis de l’avant une méthodologie participative, où les savoirs et les analyses des collaboratrices militantes ont eu une place et une portée très importantes. L’article présente notre vision d’une éthique relationnelle de la recherche. Il explicite également les approches et les stratégies méthodologiques que nous avons déployées, tout en analysant leurs avantages et leurs limites. Alors que la littérature relative à la justice énergétique ne compte que très peu de recherches menées avec des groupes écologistes et citoyens, et encore moins de recherches impliquant ces groupes à titre de collaborateurs, les résultats de notre démarche appellent à valoriser les dynamiques de coconstruction de savoirs milieux-universités dans ce créneau de recherche et, plus largement, dans le vaste champ des questions socio-écologiques vives.

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)0.066
metaresearch head score (Gemma)0.076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.983
Threshold uncertainty score0.350

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0660.076
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0040.005
Science and technology studies0.0170.047
Scholarly communication0.0230.017
Open science0.0030.013
Research integrity0.0060.007
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 head0.036
GPT teacher head0.228
Teacher spread0.192 · 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.

Study designTheoretical or conceptual
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
Published2022
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