The Art of Government of High-Level Radioactive Waste. Comparative Analysis of Belgium, France and Canada
Bibliographic record
Abstract
Comment l'art de gouverner les déchets hautement radioactifs, tel qu'il a évolué au cours des deux dernières décennies, a-t-il redéfini les enjeux sociotechniques du programme de gestion des déchets hautement radioactifs et réciproquement? Telle est la question qui traverse cette thèse. Combinant l'analytique de gouvernement (Dean 2010) à une approche co-productionniste forte (Joly 2015), trois régimes de pratiques de gouvernement, en France, en Belgique et au Canada sont scrutés et comparés. Cet écrit propose de suivre l'objet, en cinq chapitres, depuis sa définition (au travers des systèmes de classification), en passant par l’élaboration, la mise en oeuvre territoriale et l'évaluation régulière de son programme de gestion. Chemin faisant, nous cherchons à comprendre comment le dépôt géologique est resté l’option de référence clef pour la catégorie "déchet hautement radioactif". Différentes co-productions seront mises à jour révélant l'asymétrie de pouvoir entre les acteurs, la trajectoire (dis)continue du programme et le caractère expérimental de l’art de gouverner les déchets hautement radioactifs. Un art expérimental, dont nous soutenons que les formes peuvent varier, entre autres, selon l'attitude des expérimentateurs.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".