Quelle acceptabilité de la méthanisation agricole ? Un point de littérature comparée France/Europe en sciences sociales
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une revue de la littérature en sciences sociales relative à l’acceptabilité de la méthanisation agricole, en analysant le cas français à l’aune d’une mise en perspective européenne. Fondée sur la valorisation de résidus agricoles, cette technologie soulève des interrogations du fait des transformations qu’elle induit dans les agrosystèmes et les territoires ruraux. Notre état des lieux s’appuie sur un protocole systématique, croisant littérature francophone et anglophone, à partir de 16 bases de données, débouchant sur un corpus de 37 articles. Un premier résultat significatif tient à l’imbrication concrète entre trois dimensions d’acceptabilité caractérisant les projets de méthanisation : (i) sociale, où il s’agit de dépasser la grille du Nimby ; (ii) territoriale, qui met en évidence l’importance à la fois des variables spatiales, de la gouvernance locale et des enjeux de justice dans l’acceptation ou le rejet des projets ; et (iii) professionnelle, qui donne à voir des recompositions internes au monde agricole, révélant une hiérarchisation implicite des profils d’agriculteurs. Deuxièmement, les débats autour des cultures énergétiques et des usages concurrentiels des sols apparaissent comme des points d’attention majeurs, qui singularisent plus encore les enjeux de la méthanisation agricole par rapport aux questionnements d’acceptabilité connus pour d’autres énergies renouvelables.
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 | 0.023 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".