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Record W7039033459

Les pratiques d'ancrage du savoir du PNUE aux frontières de son expertise

2021· other· fr· W7039033459 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicEchinoderm biology and ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIntentionalityReciprocity (cultural anthropology)Non-human
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Comment le Programme des Nations unies pour l’environnement (PNUE) se fait-il reconnaître une autorité propre au-delà de la dotation symbolique de son mandat onusien et en dépit de la circulation des experts environnementaux sur lesquels il s’appuie ?Depuis 1972, les savoirs experts du PNUE assurent à la fois sa crédibilité et sa pertinence auprès des acteurs rivalisant avec lui pour définir et observer l’environnement global. Cependant, la reconnaissance de l’autorité propre du PNUE fait face à deux défis. D'abord celui d’une bureaucratie limitée par ses moyens ad hoc et le contrôle par les États. Ensuite, celui d’une compétition entre experts pour imposer leur autorité comme étant celle du PNUE, par rapport à celle d’autres organisations. Or, en dépit du tumulte entourant le PNUE, les experts adhèrent au mandat du PNUE et l’intériorisent. Cette croyance dans la valeur du PNUE crée son illusio, c’est-à-dire un intérêt des individus dans le PNUE, lui distinguant ainsi une autorité propre.Cette thèse argumente que le PNUE assoit son autorité en cooptant celle des experts par des pratiques qui stabilisent un savoir propre dont émerge un domaine pertinent pour son mandat. Les pratiques d’ancrage du savoir du PNUE renforcent son illusio auprès des experts afin de les maintenir investis dans un mandat qu’ils perçoivent être dans l’intérêt de leur carrière. Pour saisir ces pratiques d’ancrage du savoir, cette thèse se concentre sur le domaine de compétences des conflits armés et catastrophes du PNUE, ce dernier étant initialement exclu de son mandat. Retraçant le parcours de cette expertise des « crises » du PNUE depuis les années 1990, cette thèse examine deux types de pratiques d’ancrage de ce savoir. D’abord, les pratiques bureaucratiques du PNUE, telles que la division du travail, la gestion des projets et la mise en écriture d’un savoir expert commun, ancrent les frontières symboliques de ce domaine. Ensuite, les pratiques professionnelles de cette branche du PNUE, dont l’autorité est reconnue dans ce domaine au-delà du PNUE, ancrent les frontières sociales d’un groupe socioprofessionnel déviant du PNUE. La méthodologie de la thèse s’appuie sur une analyse sociale de réseau (visualisations, prosopographie et professions) et une analyse qualitative de type ethnographique (entretiens semi-directifs, observations, documents). Reconstruisant ainsi l’illusio du PNUE par les pratiques de ses experts, cette thèse éclaire d’abord la compétition des experts pour son autorité se jouant aux frontières organisationnelles du PNUE. Ensuite, elle étudie les effets de frontières sectorielles induits par son expertise. Ils entrainent l’ancrage du savoir du PNUE, lequel se produit sous la surveillance-réflexive des experts. Ces analyses démontrent que l’autorité propre du PNUE est en réalité plus un assemblage de savoirs émergents, de projets répondant aux demandes d’expertise, qu’une traduction uniformisée de son mandat en un savoir propre par ses interfaces avec les experts. À mi-chemin de la sociologie de l’expertise et des professions et de la théorie des organisations appliquée aux relations internationales, cette thèse propose de renouveler notre regard sur l’autorité du PNUE, et des organisations internationales, par une sociologie politique de l’international sur les trajectoires des experts et les frontières de son expertise.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.005
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: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.995
Threshold uncertainty score0.669

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.003
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0720.009

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 head0.013
GPT teacher head0.187
Teacher spread0.174 · 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 designQualitative
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".

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Published2021
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