# Cinquante ans d'un discours institutionnel socio-écologique qui se cherche encore

Bénédicte Pincemin, Ioan Negrutiu

► To cite this version:

Bénédicte Pincemin, Ioan Negrutiu. Cinquante ans d'un discours institutionnel socio-écologique qui se cherche encore : Exercice textométrique mettant en lumière le récit santé-ressources. 2024. halshs-04550985

HAL Id: halshs-04550985

https://shs.hal.science/halshs-04550985

Preprint submitted on 18 Apr 2024

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

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# Cinquante ans d'un discours institutionnel socio-écologique qui se cherche encore

Bénédicte Pincemin, Ioan Negrutiu

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Bénédicte Pincemin, Ioan Negrutiu. Cinquante ans d'un discours institutionnel socio-écologique qui se cherche encore. 2024. halshs-04550985

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recherche français ou étrangers, des laboratoires
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# Cinquante ans d'un discours institutionnel socio-écologique qui se cherche encore

## Exercice textométrique mettant en lumière le récit santé-ressources

Bénédicte PINCEMIN
Ioan NEGRUTIU

(CNRS, IHRIM UMR5317, ENS de Lyon)

(ENS de Lyon, Institut Michel Serres, Lab. IXXI et RDP UMR5667)

### Résumé

Nous avons voulu comprendre l'évolution des discours institutionnels en matière socio-environnementale pour la période 1972-2021, période qui a suivi les Trente Glorieuses et qui a été parcourue par des crises imbriquées. Les 9 textes choisis se distinguent par une qualité et une envergure intellectuelles et politiques, constituant ainsi des références sociétales. Ces textes parlent à la fois de principes, valeurs, règles, droits et devoirs, dans une perception socio-écosystémique des agissements humains. Ces agissements concernent les cycles extraction-production-consommation-déchets, mais aussi des modes de développement, des styles de vie, et des modèles de société ayant produit des conséquences de plus en plus marquées sur la santé des personnes et des milieux. Mais la lecture de ces documents ne permet pas d'identifier clairement les ressemblances et contrastes entre les textes et les particularités discursives de la période analysée. Les textes les plus récents, cependant, pointent plus nettement le besoin d'un récit mobilisateur permettant de transformer les préconisations discursives successives en actes.

Nous avons donc étudié ces discours à l'aide de techniques d'analyse de données textuelles (sur un total d'un demi-million de mots) susceptibles d'objectiver le contenu discursif et de fournir des clés de lecture plus précises de ces documents diplomatiques. L'analyse nous a permis d'examiner cinq thématiques majeures, à savoir un ensemble reliant au fil du temps les questions ressources/rareté, pollution/déchets, développement social et économique, justice, et santé. Nous avons également mis en évidence des affinités textuelles et contextuelles (chapitres, paragraphes, syntagmes) entre, par exemple, santé et pollution. Sur ces bases, nous formulons comme hypothèse de travail la nécessité d'encastrer l'économie dans le social et l'écologie en passant par le récit de la santé commune. Il s'agit d'une santé inclusive et réciproque des milieux, des sociétés et des personnes. Car dans une société visant la justice sociale et la responsabilité écologique tel que différemment évoqué par les textes, la santé serait à adopter comme valeur universelle et objectif social et politique partagés par tous.

### Mots-clés :

approche socio-écologique, analyse des données textuelles, santé commune, pollution-déchets, justice, Stockholm Declaration, Rio Summit, UNEP / PNUE reports, déclaration Prix Nobel, logiciel TXM.
# Cinquante ans d'un discours institutionnel socio-écologique qui se cherche encore

Exercice textométrique mettant en lumière le récit santé-ressources

Bénédicte PINCEMIN
Ioan NEGRUTIU

(CNRS, IHRIM UMR5317, ENS de Lyon)

(ENS de Lyon, Institut Michel Serres, Lab. IXXI et RDP UMR5667)

## Résumé

Nous avons voulu comprendre l'évolution des discours institutionnels en matière socio-environnementale pour la période 1972-2021, période qui a suivi les Trente Glorieuses et qui a été parcourue par des crises imbriquées. Les 9 textes choisis se distinguent par une qualité et une envergure intellectuelles et politiques, constituant ainsi des références sociétales. Ces textes parlent à la fois de principes, valeurs, règles, droits et devoirs, dans une perception socio-écosystémique des agissements humains. Ces agissements concernent les cycles extraction-production-consommation-déchets, mais aussi des modes de développement, des styles de vie, et des modèles de société ayant produit des conséquences de plus en plus marquées sur la santé des personnes et des milieux. Mais la lecture de ces documents ne permet pas d'identifier clairement les ressemblances et contrastes entre les textes et les particularités discursives de la période analysée. Les textes les plus récents, cependant, pointent plus nettement le besoin d'un récit mobilisateur permettant de transformer les préconisations discursives successives en actes.

Nous avons donc étudié ces discours à l'aide de techniques d'analyse de données textuelles (sur un total d'un demi-million de mots) susceptibles d'objectiver le contenu discursif et de fournir des clés de lecture plus précises de ces documents diplomatiques. L'analyse nous a permis d'examiner cinq thématiques majeures, à savoir un ensemble reliant au fil du temps les questions ressources/rareté, pollution/déchets, développement social et économique, justice, et santé. Nous avons également mis en évidence des affinités textuelles et contextuelles (chapitres, paragraphes, syntagmes) entre, par exemple, santé et pollution. Sur ces bases, nous formulons comme hypothèse de travail la nécessité d'encastrer l'économie dans le social et l'écologie en passant par le récit de la santé commune. Il s'agit d'une santé inclusive et réciproque des milieux, des sociétés et des personnes. Car dans une société visant la justice sociale et la responsabilité écologique tel que différemment évoqué par les textes, la santé serait à adopter comme valeur universelle et objectif social et politique partagés par tous.

## Mots-clés :

approche socio-écologique, analyse des données textuelles, santé commune, pollution-déchets, justice, Stockholm Declaration, Rio Summit, UNEP / PNUE reports, déclaration Prix Nobel, logiciel TXM.
Table des matières

<table><tr><td>1. Introduction</td><td>3</td></tr><tr><td>2. Méthode et données</td><td>5</td></tr><tr><td>2.1. L'approche textométrique</td><td>5</td></tr><tr><td>2.2. Choix des textes</td><td>6</td></tr><tr><td>2.3. Préparation du corpus pour l'analyse</td><td>7</td></tr><tr><td>3. Parcours d'analyse et résultats</td><td>9</td></tr><tr><td>3.1. Aperçu général de la configuration du corpus</td><td>9</td></tr><tr><td>3.1.1. Volumétrie</td><td>9</td></tr><tr><td>3.1.2. Principaux contrastes internes</td><td>9</td></tr><tr><td>3.1.3. Vocabulaire caractéristique de chaque texte</td><td>12</td></tr><tr><td>3.2. Mots du corpus et points d'entrée pour l'analyse</td><td>14</td></tr><tr><td>3.2.1. Vocabulaire d'ensemble du corpus et place des notions étudiées</td><td>14</td></tr><tr><td>3.2.2. Du lexique à la thématique : élaboration de requêtes étendues</td><td>16</td></tr><tr><td>3.2.3. Lorsqu'un même mot cache plusieurs usages : illustration avec la distinction singulier/pluriel de resource</td><td>18</td></tr><tr><td>3.3. Contexte situationnel et affinités contextuelles</td><td>19</td></tr><tr><td>3.3.1. La répartition des mentions : à quelle période ? dans quels textes ? dans quels chapitres ? Spécialisations textuelles en diachronie</td><td>19</td></tr><tr><td>3.3.2. Attirances à l'échelle du paragraphe</td><td>23</td></tr><tr><td>3.3.3. Autres évolutions lexicales à noter en toile de fond</td><td>24</td></tr><tr><td>3.4. De la syntaxe à la sémantique : observation systématique des constructions dans lesquelles s'ancrent les notions à l'étude</td><td>26</td></tr><tr><td>3.4.1. Les constructions d'emploi du nom health</td><td>27</td></tr><tr><td>3.4.2. Les constructions d'emploi du nom pollution</td><td>31</td></tr><tr><td>4. Discussion et conclusions</td><td>34</td></tr><tr><td>4.1. Bilan et perspectives socio-écologiques</td><td>34</td></tr><tr><td>4.2. Bilan et ouvertures méthodologiques</td><td>37</td></tr><tr><td>Remerciements</td><td>38</td></tr><tr><td>Références</td><td>38</td></tr><tr><td>Bibliographie scientifique</td><td>38</td></tr><tr><td>Textes du corpus</td><td>40</td></tr><tr><td>Annexes</td><td>41</td></tr><tr><td>Annexe 1. Tableau de synthèse du corpus</td><td>41</td></tr><tr><td>Annexe 2. Vocabulaire caractéristique des neuf textes du corpus (Spécificités)</td><td>47</td></tr></table>
Table des matières

<table><tr><td>1. Introduction</td><td>3</td></tr><tr><td>2. Méthode et données</td><td>5</td></tr><tr><td>2.1. L'approche textométrique</td><td>5</td></tr><tr><td>2.2. Choix des textes</td><td>6</td></tr><tr><td>2.3. Préparation du corpus pour l'analyse</td><td>7</td></tr><tr><td>3. Parcours d'analyse et résultats</td><td>9</td></tr><tr><td>3.1. Aperçu général de la configuration du corpus</td><td>9</td></tr><tr><td>3.1.1. Volumétrie</td><td>9</td></tr><tr><td>3.1.2. Principaux contrastes internes</td><td>9</td></tr><tr><td>3.1.3. Vocabulaire caractéristique de chaque texte</td><td>12</td></tr><tr><td>3.2. Mots du corpus et points d'entrée pour l'analyse</td><td>14</td></tr><tr><td>3.2.1. Vocabulaire d'ensemble du corpus et place des notions étudiées</td><td>14</td></tr><tr><td>3.2.2. Du lexique à la thématique : élaboration de requêtes étendues</td><td>16</td></tr><tr><td>3.2.3. Lorsqu'un même mot cache plusieurs usages : illustration avec la distinction singulier/pluriel de resource</td><td>18</td></tr><tr><td>3.3. Contexte situationnel et affinités contextuelles</td><td>19</td></tr><tr><td>3.3.1. La répartition des mentions : à quelle période ? dans quels textes ? dans quels chapitres ? Spécialisations textuelles en diachronie</td><td>19</td></tr><tr><td>3.3.2. Attirances à l'échelle du paragraphe</td><td>23</td></tr><tr><td>3.3.3. Autres évolutions lexicales à noter en toile de fond</td><td>24</td></tr><tr><td>3.4. De la syntaxe à la sémantique : observation systématique des constructions dans lesquelles s'ancrent les notions à l'étude</td><td>26</td></tr><tr><td>3.4.1. Les constructions d'emploi du nom health</td><td>27</td></tr><tr><td>3.4.2. Les constructions d'emploi du nom pollution</td><td>31</td></tr><tr><td>4. Discussion et conclusions</td><td>34</td></tr><tr><td>4.1. Bilan et perspectives socio-écologiques</td><td>34</td></tr><tr><td>4.2. Bilan et ouvertures méthodologiques</td><td>37</td></tr><tr><td>Remerciements</td><td>38</td></tr><tr><td>Références</td><td>38</td></tr><tr><td>Bibliographie scientifique</td><td>38</td></tr><tr><td>Textes du corpus</td><td>40</td></tr><tr><td>Annexes</td><td>41</td></tr><tr><td>Annexe 1. Tableau de synthèse du corpus</td><td>41</td></tr><tr><td>Annexe 2. Vocabulaire caractéristique des neuf textes du corpus (Spécificités)</td><td>47</td></tr></table>
# 1. Introduction

Ce document de travail vise à illustrer des techniques d'analyse de texte susceptibles d'objectiver le contenu discursif et de fournir des clés de lecture de textes diplomatiques, ici autour des questions socio-environnementales et pour la période 1972-2021.

Le contexte dans lequel s'inscrit notre questionnement de recherche est le suivant. Après les Trente Glorieuses qui ont “épuisé” l'héritage politique post-deuxième guerre mondiale (Collart Dutilleul, 2011 et 2017), la réalité des 50 dernières années est que 75% de la population mondiale vit encore dans la pauvreté, avec 10% dans l'extrême pauvreté. Si cette dernière a été réduite en partie, les inégalités sociales ont explosé (NASEM, mars 2021). De même, ressort le contraste entre le niveau des fonds totaux alloués à la protection de la biodiversité (approximativement 130 millions de dollars par an) et les subventions dommageables à l'environnement (de l'ordre de 2,5 milliards de dollars par an) (Narain et al., 2022). Ainsi, si la richesse globale a augmenté, cela s'est fait au détriment de la nature et de ses ressources vitales.

Et pourtant, le rapport pour le Club de Rome (1972 ; Meadows et al., 2005) actait une remise en question politique, économique, sociale, environnementale et scientifique du modèle économique dominant, en partant de la question de la finitude des ressources physiques. Il enclenche, ou il est au moins contemporain, d'un cheminement scientifique et diplomatique qui a vu l'arrivée sur les agendas politiques de nouveaux concepts :

* inséparabilité du social, de l'environnemental et du développement durable (voir Binder et al., 2013, pour une utile synthèse),

* empreinte écologique et limites planétaires (Steffen et al., 2015 ; Whitmee et al., 2015) pour quantifier les pressions humaines sur la biosphère,

* limites sociétales (Brand et al., 2021) pour préciser les cadres dans lesquels s'inscrivent des inégalités sociales de plus en plus fortes,

* réponses institutionnelles à partir du sommet de Rio (1992) qui se sont focalisées sur les Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD), suivi des Objectifs de Développement Durable (ODD), mais dont les effets politiques se sont révélés faibles (Biermann et al., 2022).

Nous retenons ici le fait que depuis la Déclaration de Stockholm en 1972, le développement des sociétés humaines est perçu comme étroitement dépendant de la nature. Ainsi, les systèmes économiques et de gouvernance exercent des effets directs et indirects sur les écosystèmes (leurs fonctions, les services et les ressources qu'ils procurent, leur productivité). En retour, les externalités qui en résultent rétroagissent (effets-retour) sur les structures sociales et de gouvernance (Ostrom, 2009 ; Bourgeron et al., 2018). Les systèmes alimentaires et la pollution globale sont des exemples parlants de ces impacts et de leurs conséquences sur la santé humaine et les inégalités sociales (Negrutiu, 2022). Nous formulons l'hypothèse suivante : le système liant ressources, pollution globale, et santé, constitue la « fabrique » d'une déconstruction sociale et écologique porteuse des crises systémiques actuelles. Pour aller plus loin, nous avons calqué sur la période 1972-2021 les crises énergétiques, politiques et financières de la période et neuf textes diplomatiques choisis comme corpus d'analyse afin de disséquer les éléments de langage et l'évolution des discours institutionnels déployés sur ces cinquante dernières années (Figure 1 ; Tableau 1).
# 1. Introduction

Ce document de travail vise à illustrer des techniques d'analyse de texte susceptibles d'objectiver le contenu discursif et de fournir des clés de lecture de textes diplomatiques, ici autour des questions socio-environnementales et pour la période 1972-2021.

Le contexte dans lequel s'inscrit notre questionnement de recherche est le suivant. Après les Trente Glorieuses qui ont "épuisé" l'héritage politique post-deuxième guerre mondiale (Collart Dutilleul, 2011 et 2017), la réalité des 50 dernières années est que 75% de la population mondiale vit encore dans la pauvreté, avec 10% dans l'extrême pauvreté. Si cette dernière a été réduite en partie, les inégalités sociales ont explosé (NASEM, mars 2021). De même, ressort le contraste entre le niveau des fonds totaux alloués à la protection de la biodiversité (approximativement 130 millions de dollars par an) et les subventions dommageables à l'environnement (de l'ordre de 2,5 milliards de dollars par an) (Narain et al., 2022). Ainsi, si la richesse globale a augmenté, cela s'est fait au détriment de la nature et de ses ressources vitales.

Et pourtant, le rapport pour le Club de Rome (1972 ; Meadows et al., 2005) actait une remise en question politique, économique, sociale, environnementale et scientifique du modèle économique dominant, en partant de la question de la finitude des ressources physiques. Il enclenche, ou il est au moins contemporain, d'un cheminement scientifique et diplomatique qui a vu l'arrivée sur les agendas politiques de nouveaux concepts :

* inséparabilité du social, de l'environnemental et du développement durable (voir Binder et al., 2013, pour une utile synthèse),

* empreinte écologique et limites planétaires (Steffen et al., 2015 ; Whitmee et al., 2015) pour quantifier les pressions humaines sur la biosphère,

* limites sociétales (Brand et al., 2021) pour préciser les cadres dans lesquels s'inscrivent des inégalités sociales de plus en plus fortes,

* réponses institutionnelles à partir du sommet de Rio (1992) qui se sont focalisées sur les Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD), suivi des Objectifs de Développement Durable (ODD), mais dont les effets politiques se sont révélés faibles (Biermann et al., 2022).

Nous retenons ici le fait que depuis la Déclaration de Stockholm en 1972, le développement des sociétés humaines est perçu comme étroitement dépendant de la nature. Ainsi, les systèmes économiques et de gouvernance exercent des effets directs et indirects sur les écosystèmes (leurs fonctions, les services et les ressources qu'ils procurent, leur productivité). En retour, les externalités qui en résultent rétroagissent (effets-retour) sur les structures sociales et de gouvernance (Ostrom, 2009 ; Bourgeron et al., 2018). Les systèmes alimentaires et la pollution globale sont des exemples parlants de ces impacts et de leurs conséquences sur la santé humaine et les inégalités sociales (Negrutiu, 2022). Nous formulons l'hypothèse suivante : le système liant ressources, pollution globale, et santé, constitue la « fabrique » d'une déconstruction sociale et écologique porteuse des crises systémiques actuelles. Pour aller plus loin, nous avons calqué sur la période 1972-2021 les crises énergétiques, politiques et financières de la période et neuf textes diplomatiques choisis comme corpus d'analyse afin de disséquer les éléments de langage et l'évolution des discours institutionnels déployés sur ces cinquante dernières années (Figure 1 ; Tableau 1).
<figure><img src="image_2.png" /></figure>

**Figure 1.** Mise en perspective historique du corpus analysé. À partir des Trente Glorieuses (1945-1972), la réalité des 50 dernières années est esquissée par le temps des crises (axe des ordonnées) qui ont été essentiellement financières et énergétiques, et le temps des agendas et des rhétoriques institutionnelles et diplomatiques (axe des abscisses) qui déclinent sous diverses formes et avec une intensité variable la responsabilité partagée et l'urgente nécessité de mesures appropriées, aux niveaux national et international, individuel et collectif, privé et public, pour protéger la nature et ses ressources. Les choix des exemples n'est pas exhaustif. **Notes et abréviations.** OMS, Organisation Mondiale de la Santé ; OIT, Organisation Internationale du Travail ; FMI, Fond Monétaire International ; BM, Banque Mondiale ; OMC ex-GATT, Organisation Mondiale du Commerce ; GIEC, Groupement International des Experts pour le Climat ; SME, Système Monétaire Européen, et prise de conscience plus générale des limites des mouvements (trop libres) de capitaux ; RMA, Resource Management Act ; OMD, Objectifs du Millénaire pour le Développement ; ODD, Objectifs de Développement Durable ; PNUE, Programme des Nations Unies pour l'Environnement ; NASEM, National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine des Etats Unis – appel et rapport des prix Nobel portant sur la science de la soutenabilité.

Les textes d'Olof Palme (1972), la Déclaration de Stockholm (1972) et le rapport Brundtland (1987) vont du récit centré sur des principes et valeurs (Palme) à leur déclinaison par des règles centrées sur ressources/rareté, pollution, développement social et économique (dont la santé), le tout dans une pensée socio-écologique (responsabilité, équité, solidarité, les communs, planification).

Avec Rio (1992), à la démarche ressources-pollution s'est ajoutée celle, plus floue, du développement durable (introduite dès le rapport Brundtland en 1987) et ses variations liées aux Objectifs du Millénaire et leur suite, les Objectifs de développement durable. Rio-1992 est à l'image de la décennie 1980-1990, qui est celle des libérations commerciales et financières imposées par les pays riches à l'ensemble du monde.

Les textes UNEP (40 ans plus tard) se positionnent sur des priorités stratégiques, dont changement climatique, pollution chimique et déchets, et ressources et efficacité des ressources, en décalage avec l'esprit du moment, "grow now, clean up later". Ils insistent sur "la demande de consommation
<figure><img src="image_2.png" /></figure>

**Figure 1.** Mise en perspective historique du corpus analysé. À partir des Trente Glorieuses (1945-1972), la réalité des 50 dernières années est esquissée par le temps des crises (axe des ordonnées) qui ont été essentiellement financières et énergétiques, et le temps des agendas et des rhétoriques institutionnelles et diplomatiques (axe des abscisses) qui déclinent sous diverses formes et avec une intensité variable la responsabilité partagée et l'urgente nécessité de mesures appropriées, aux niveaux national et international, individuel et collectif, privé et public, pour protéger la nature et ses ressources. Les choix des exemples n'est pas exhaustif. **Notes et abréviations.** OMS, Organisation Mondiale de la Santé ; OIT, Organisation Internationale du Travail ; FMI, Fond Monétaire International ; BM, Banque Mondiale ; OMC ex-GATT, Organisation Mondiale du Commerce ; GIEC, Groupement International des Experts pour le Climat ; SME, Système Monétaire Européen, et prise de conscience plus générale des limites des mouvements (trop libres) de capitaux ; RMA, Resource Management Act ; OMD, Objectifs du Millénaire pour le Développement ; ODD, Objectifs de Développement Durable ; PNUE, Programme des Nations Unies pour l'Environnement ; NASEM, National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine des Etats Unis – appel et rapport des prix Nobel portant sur la science de la soutenabilité.

Les textes d'Olof Palme (1972), la Déclaration de Stockholm (1972) et le rapport Brundtland (1987) vont du récit centré sur des principes et valeurs (Palme) à leur déclinaison par des règles centrées sur ressources/rareté, pollution, développement social et économique (dont la santé), le tout dans une pensée socio-écologique (responsabilité, équité, solidarité, les communs, planification).

Avec Rio (1992), à la démarche ressources-pollution s'est ajoutée celle, plus floue, du développement durable (introduite dès le rapport Brundtland en 1987) et ses variations liées aux Objectifs du Millénaire et leur suite, les Objectifs de développement durable. Rio-1992 est à l'image de la décennie 1980-1990, qui est celle des libérations commerciales et financières imposées par les pays riches à l'ensemble du monde.

Les textes UNEP (40 ans plus tard) se positionnent sur des priorités stratégiques, dont changement climatique, pollution chimique et déchets, et ressources et efficacité des ressources, en décalage avec l'esprit du moment, "grow now, clean up later". Ils insistent sur "la demande de consommation
incessante basée sur des modèles d'industrialisation et de développement non durables”<fnref n="1" />, ainsi que sur “la distribution inégale des bénéfices de l'utilisation des ressources, et les impacts de plus en plus globaux et graves de celle-ci sur le bien-être humain et la santé des écosystèmes”.<fnref n="2" />

Enfin, arrivent ces dernières années les questionnements et positionnements des Prix Nobel réunis en conclave par les Académies américaines (NASEM, mars 2021). En voici quelques exemples :

> Nous n'avons jamais eu à faire face à des problèmes de l'ampleur de ceux auxquels est aujourd'hui confrontée la société mondialement interconnectée. Personne ne sait avec certitude ce qui va fonctionner, si bien qu'il est important de construire un système qui puisse évoluer et s'adapter rapidement.<fnref n="3" />

> Qui a le pouvoir de décider ce qu'est une "bonne transformation" ?<fnref n="4" />

> Un changement systémique peut-il naître d'initiatives locales ?<fnref n="5" />

> Les Objectifs de Développement Durable s'avèrent davantage des perspectives que des supports opérationnels.<fnref n="6" />

> La nécessité d'une vision convaincante pour donner une direction, la nécessité de former des réseaux et d'affaiblir les forces structurelles dominantes.<fnref n="7" />

> Sans action de transformation au cours de la présente décennie (2021-2030), l'humanité prend des risques colossaux pour notre avenir commun.<fnref n="8" />

La lecture de cet ensemble nous a donc incités à tenter de scruter l'évolution sémantique des textes à l'aide d'une analyse textométrique, pour mieux saisir le sens que les structures institutionnelles mêmes ont donné à une pensée sociale et écologique déjà présente durant ces cinq décennies passées, avec une matrice d'analyse reliant ressources, pollution, santé, justice et finance.

Dans la section qui suit (2), nous présentons plus concrètement les données textuelles et l'outillage sur lesquels est basée l'étude. La section 3, centrale, expose les observations tirées du corpus, en commençant par des vues d'ensemble, puis en se focalisant progressivement sur certains thèmes, en particulier autour de la santé et de la pollution. Notre dernière section (4) replace dans la réflexion socio-écologique les enseignements issus du parcours analytique, et relit l'expérience d'un point de vue méthodologique. Des matériaux supplémentaires sont par ailleurs réunis en annexe.

# 2. Méthode et données

## 2.1. L'approche textométrique

L'analyse textométrique (Lebart et Salem, 1994 ; Née, 2017 ; Poudat et Landragin, 2017 ; Lebart et al., 2019) propose une approche à la fois quantitative et qualitative des corpus numériques. Le corpus dans son ensemble est exploré à travers les mots qu'il contient et leurs contextes d'emploi (mots voisins, apparition dans certains textes ou dans certaines parties). Les aspects quantitatifs

<footnote n="1">¹ "the story of relentless demand and of unsustainable patterns of industrialization and development" (UNEP, 2019, p.5)</footnote>

<footnote n="2">² "the story of the unequal distribution of the benefits of resource use and its increasingly global and severe impacts on human well-being and ecosystem health." (UNEP 2019, p. 5)</footnote>

<footnote n="3">³ We have never had to deal with problems of the scale facing today's globally interconnected society. No one knows for sure what will work, so it is important to build a system that can evolve and adapt rapidly.</footnote>

<footnote n="4">⁴ Who has agency to decide what is a “good transformation”?</footnote>

<footnote n="5">⁵ Can systemic change arise from local initiatives?</footnote>

<footnote n="6">⁶ SDGs serve more as aspiration than practical level guidance.</footnote>

<footnote n="7">⁷ The need for a compelling vision to provide direction, forming networks, and weakening dominant structural forces.</footnote>

<footnote n="8">⁸ Without transformational action this decade (2021-2030), humanity is taking colossal risks with our common future.</footnote>
incessante basée sur des modèles d'industrialisation et de développement non durables”<fnref n="1" />, ainsi que sur “la distribution inégale des bénéfices de l'utilisation des ressources, et les impacts de plus en plus globaux et graves de celle-ci sur le bien-être humain et la santé des écosystèmes”.<fnref n="2" />

Enfin, arrivent ces dernières années les questionnements et positionnements des Prix Nobel réunis en conclave par les Académies américaines (NASEM, mars 2021). En voici quelques exemples :

> Nous n'avons jamais eu à faire face à des problèmes de l'ampleur de ceux auxquels est aujourd'hui confrontée la société mondialement interconnectée. Personne ne sait avec certitude ce qui va fonctionner, si bien qu'il est important de construire un système qui puisse évoluer et s'adapter rapidement.<fnref n="3" />

> Qui a le pouvoir de décider ce qu'est une "bonne transformation" ?<fnref n="4" />

> Un changement systémique peut-il naître d'initiatives locales ?<fnref n="5" />

> Les Objectifs de Développement Durable s'avèrent davantage des perspectives que des supports opérationnels.<fnref n="6" />

> La nécessité d'une vision convaincante pour donner une direction, la nécessité de former des réseaux et d'affaiblir les forces structurelles dominantes.<fnref n="7" />

> Sans action de transformation au cours de la présente décennie (2021-2030), l'humanité prend des risques colossaux pour notre avenir commun.<fnref n="8" />

La lecture de cet ensemble nous a donc incités à tenter de scruter l'évolution sémantique des textes à l'aide d'une analyse textométrique, pour mieux saisir le sens que les structures institutionnelles mêmes ont donné à une pensée sociale et écologique déjà présente durant ces cinq décennies passées, avec une matrice d'analyse reliant ressources, pollution, santé, justice et finance.

Dans la section qui suit (2), nous présentons plus concrètement les données textuelles et l'outillage sur lesquels est basée l'étude. La section 3, centrale, expose les observations tirées du corpus, en commençant par des vues d'ensemble, puis en se focalisant progressivement sur certains thèmes, en particulier autour de la santé et de la pollution. Notre dernière section (4) replace dans la réflexion socio-écologique les enseignements issus du parcours analytique, et relit l'expérience d'un point de vue méthodologique. Des matériaux supplémentaires sont par ailleurs réunis en annexe.

# 2. Méthode et données

## 2.1. L'approche textométrique

L'analyse textométrique (Lebart et Salem, 1994 ; Née, 2017 ; Poudat et Landragin, 2017 ; Lebart et al., 2019) propose une approche à la fois quantitative et qualitative des corpus numériques. Le corpus dans son ensemble est exploré à travers les mots qu'il contient et leurs contextes d'emploi (mots voisins, apparition dans certains textes ou dans certaines parties). Les aspects quantitatifs

<footnote n="1">¹ "the story of relentless demand and of unsustainable patterns of industrialization and development" (UNEP, 2019, p.5)</footnote>

<footnote n="2">² "the story of the unequal distribution of the benefits of resource use and its increasingly global and severe impacts on human well-being and ecosystem health." (UNEP 2019, p. 5)</footnote>

<footnote n="3">³ We have never had to deal with problems of the scale facing today's globally interconnected society. No one knows for sure what will work, so it is important to build a system that can evolve and adapt rapidly.</footnote>

<footnote n="4">⁴ Who has agency to decide what is a "good transformation"?</footnote>

<footnote n="5">⁵ Can systemic change arise from local initiatives?</footnote>

<footnote n="6">⁶ SDGs serve more as aspiration than practical level guidance.</footnote>

<footnote n="7">⁷ The need for a compelling vision to provide direction, forming networks, and weakening dominant structural forces.</footnote>

<footnote n="8">⁸ Without transformational action this decade (2021-2030), humanity is taking colossal risks with our common future.</footnote>
exploitent des décomptes fréquentiels et des mesures statistiques correspondant à des questionnements de lectures (prépondérance, affinités, particularités, etc.). Le volet qualitatif confère une place centrale au "retour au texte", c'est-à-dire à un travail interprétatif toujours ancré sur l'observation des données telles qu'elles se manifestent dans le document source<fnref n="9" />. Toute une gamme de traitements quantitatifs et qualitatifs seront illustrés plus avant en section 3.

La méthode est robuste et endogène, au sens où sa valeur ajoutée ne provient pas de l'application
au corpus de connaissances extérieures (annotation sémantique, référentiels ontologiques...) mais
d'une observation méthodique et systématique du comportement contextuel des mots et
expressions linguistiques à l'intérieur du corpus construit pour rendre compte d'un intertexte de
lecture (Pincemin, 2022). On comprend donc que la construction du corpus, qui pose le cadre
d'analyse et définit ce qu'on pourrait appeler l'univers de référence, participe fondamentalement à
l'analyse : tous les résultats de traitements sont relatifs à ce cadre posé au départ.

Plus généralement, la démarche textométrique n'est pas une automatisation presse-bouton mais
implique activement le chercheur dans toutes ses étapes (Pincemin, 2020). Elle consiste à construire
un parcours d'analyse, à commencer donc par le choix des textes qui définit le contexte d'ensemble
déterminant pour l'analyse, puis en interrogeant et explorant le corpus selon une problématique de
recherche, qui permet d'affiner le choix des points d'entrée, de noter les points d'intérêt à
approfondir, et d'interpréter de façon critique et éclairée les sorties logicielles. L'outil logiciel ne
remplace pas la connaissance et la lecture des textes, mais fournit un instrument pour lire autrement
et pousser plus avant l'exploration de son expression verbale.

La réalisation de la présente étude ne pouvait donc pas simplement consister à appliquer les outils textométriques à un texte fourni : il fallait mobiliser une problématique scientifique liée aux documents concernés permettant de définir le corpus (introduction et section 2), de guider son exploration (section 3), et de donner sens aux résultats de traitement (section 4). C'est pourquoi ce travail, à travers ses deux auteurs, allie une expertise de la méthode textométrique et une expertise de recherche dans le domaine du développement durable : cette double expertise est essentielle pour la valeur scientifique de la démonstration.

## 2.2. Choix des textes

Notre intérêt se centre sur la prise de conscience et la place dans les discours des relations réunissant ressources, pollution, santé, et justice, qui caractérisent le mieux les modes de développement, les styles de vie, et in fine des modèles de sociétés devenus problématiques.

Dans un premier temps, nous avons retenu neuf documents internationaux nous permettant
d'observer ces concepts dans un discours général sur l'environnement, sur une échelle de temps
d'une cinquantaine d'années, de 1972 à 2022. La synthèse de 50 années de programmes
institutionnels se centre sur l'évolution dans la réalisation des objectifs environnementaux et socio-
économiques - ou plus exactement dans l'élaboration du discours à leur propos. Cela couvre la
démarche initiée par la Déclaration de Stockholm de 1972, le rapport Brundtland qui a suivi en 1987,
la Conférence de Rio de 1992, la réflexion de l'UNEP sur la période 2015-2019, et les lauréats du
Nobel envisageant une science de la soutenabilité (sustainability science) en 2020-2021
(Tableau 1).

<footnote n="9">⁹ En ce sens, la textométrie se démarque d'un pur distant reading (en imposant une combinaison de distant reading et de close reading) ou de beaucoup d'approches de text mining tendues vers la production de visualisations synthétiques davantage conçues pour remplacer la lecture des données sources que pour revenir les examiner de plus près.</footnote>
exploitent des décomptes fréquentiels et des mesures statistiques correspondant à des questionnements de lectures (prépondérance, affinités, particularités, etc.). Le volet *qualitatif* confère une place centrale au "retour au texte", c'est-à-dire à un travail interprétatif toujours ancré sur l'observation des données telles qu'elles se manifestent dans le document source<fnref n="9" />. Toute une gamme de traitements quantitatifs et qualitatifs seront illustrés plus avant en section 3.

La méthode est robuste et endogène, au sens où sa valeur ajoutée ne provient pas de l'application
au corpus de connaissances extérieures (annotation sémantique, référentiels ontologiques...) mais
d'une observation méthodique et systématique du comportement contextuel des mots et
expressions linguistiques à l'intérieur du corpus construit pour rendre compte d'un intertexte de
lecture (Pincemin, 2022). On comprend donc que la construction du corpus, qui pose le cadre
d'analyse et définit ce qu'on pourrait appeler l'univers de référence, participe fondamentalement à
l'analyse : tous les résultats de traitements sont relatifs à ce cadre posé au départ.

Plus généralement, la démarche textométrique n'est pas une automatisation presse-bouton mais
implique activement le chercheur dans toutes ses étapes (Pincemin, 2020). Elle consiste à construire
un parcours d'analyse, à commencer donc par le choix des textes qui définit le contexte d'ensemble
déterminant pour l'analyse, puis en interrogeant et explorant le corpus selon une problématique de
recherche, qui permet d'affiner le choix des points d'entrée, de noter les points d'intérêt à
approfondir, et d'interpréter de façon critique et éclairée les sorties logicielles. L'outil logiciel ne
remplace pas la connaissance et la lecture des textes, mais fournit un instrument pour lire autrement
et pousser plus avant l'exploration de son expression verbale.

La réalisation de la présente étude ne pouvait donc pas simplement consister à appliquer les outils textométriques à un texte fourni : il fallait mobiliser une problématique scientifique liée aux documents concernés permettant de définir le corpus (introduction et section 2), de guider son exploration (section 3), et de donner sens aux résultats de traitement (section 4). C'est pourquoi ce travail, à travers ses deux auteurs, allie une expertise de la méthode textométrique et une expertise de recherche dans le domaine du développement durable : cette double expertise est essentielle pour la valeur scientifique de la démonstration.

## 2.2. Choix des textes

Notre intérêt se centre sur la prise de conscience et la place dans les discours des relations réunissant ressources, pollution, santé, et justice, qui caractérisent le mieux les modes de développement, les styles de vie, et in fine des modèles de sociétés devenus problématiques.

Dans un premier temps, nous avons retenu neuf documents internationaux nous permettant
d'observer ces concepts dans un discours général sur l'environnement, sur une échelle de temps
d'une cinquantaine d'années, de 1972 à 2022. La synthèse de 50 années de programmes
institutionnels se centre sur l'évolution dans la réalisation des objectifs environnementaux et socio-
économiques - ou plus exactement dans l'élaboration du discours à leur propos. Cela couvre la
démarche initiée par la Déclaration de Stockholm de 1972, le rapport Brundtland qui a suivi en 1987,
la Conférence de Rio de 1992, la réflexion de l'UNEP sur la période 2015-2019, et les lauréats du
Nobel envisageant une science de la soutenabilité (*sustainability science*) en 2020-2021
*(Tableau 1)*.

<footnote n="9">⁹ En ce sens, la textométrie se démarque d'un pur *distant reading* (en imposant une combinaison de *distant reading* et de *close reading*) ou de beaucoup d'approches de *text mining* tendues vers la production de visualisations synthétiques davantage conçues pour remplacer la lecture des données sources que pour revenir les examiner de plus près.</footnote>
<table><caption>**Tableau 1.** Les neuf documents composant le corpus.</caption><thead><tr><td>Code dans le corpus</td><td>Date</td><td>Nom courant</td><td>Émetteur</td><td>Nb. pages</td></tr></thead><tbody><tr><td>1972palme</td><td>1972</td><td>Olof Palme Statement</td><td>Swedish Delegation to the UN Conference on the Human Environment</td><td>12</td></tr><tr><td>1972stockholm</td><td>1972</td><td>Stockholm declaration</td><td>United Nations</td><td>10</td></tr><tr><td>1987brundtland</td><td>1987</td><td>Brundtland report</td><td>United Nations</td><td>300</td></tr><tr><td>1992rio</td><td>1992</td><td>Rio Conference, Earth Summit</td><td>United Nations</td><td>492</td></tr><tr><td>2015unep</td><td>2015</td><td>Policy Coherence SDGs</td><td>United Nations - UNEP International Resource Panel</td><td>56</td></tr><tr><td>2017unep</td><td>2017</td><td>Assessing Global Resource Use</td><td>United Nations - UNEP International Resource Panel</td><td>104</td></tr><tr><td>2019unep</td><td>2019</td><td>Global Resources Outlook</td><td>United Nations - UNEP International Resource Panel</td><td>162</td></tr><tr><td>202103nasem</td><td>2021</td><td>Sustainability Science</td><td>National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine</td><td>14</td></tr><tr><td>202104nasem</td><td>2021</td><td>Our Planet, Our Future</td><td>National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine</td><td>7</td></tr></tbody></table>

## 2.3. Préparation du corpus pour l'analyse

Pour mener l'analyse textométrique, nous avons choisi le logiciel *open-source* TXM<fnref n="10" /> (Heiden et al., 2010) développé en principal dans notre laboratoire, car il offre une large gamme de traitements textométriques (dont des calculs statistiques issus de R<fnref n="11" />), un puissant langage d'interrogation (intégration du moteur CQP<fnref n="12" />), et une capacité à prendre en compte une représentation riche des textes notamment selon les recommandations internationales de la TEI<fnref n="13" /> (avec la possibilité de ne pas traiter en bloc, mais de façon structurée, nos documents dont certains font plusieurs centaines de pages). Nous avions donc besoin de préparer une édition numérique de nos neuf textes, et nous avons choisi de produire une version de type XML TEI, car c'est le format qui nous ouvre ensuite le plus de possibilités pour ajuster la représentation des textes en fonction des besoins pour les analyses.<fnref n="14" />

Nous avons téléchargé des versions numériques publiques des documents originaux en version anglophone depuis le site de leur émetteur officiel, pour travailler à partir de sources de première main.

Nous avons eu affaire à trois types de formats :

<footnote n="10">¹⁰ La version utilisée est la version 0.8.3.</footnote>

<footnote n="11">¹¹ R est une bibliothèque logicielle de référence open-source pour le calcul statistique : https://www.r-project.org/</footnote>

<footnote n="12">¹² Le Corpus Query Processor est le composant central de l'Open Corpus Workbench (CWB) initié à l'IMS de l'université de Stuttgart : https://cwb.sourceforge.io/</footnote>

<footnote n="13">¹³ La Text Encoding Initiative (TEI) est un consortium de la communauté scientifique internationale qui développe et améliore continuellement un standard pour la représentation des textes numériques : https://tei-c.org/</footnote>

<footnote n="14">¹⁴ Mais un simple format TXT, ou un format DOCX, seraient aussi directement importables dans TXM, si l'on avait opté pour un corpus simplifié, sans les repérages fins à l'intérieur des textes.</footnote>
<table><caption>Tableau 1. Les neuf documents composant le corpus.</caption><thead><tr><td>Code dans le corpus</td><td>Date</td><td>Nom courant</td><td>Émetteur</td><td>Nb. pages</td></tr></thead><tbody><tr><td>1972palme</td><td>1972</td><td>Olof Palme Statement</td><td>Swedish Delegation to the UN Conference on the Human Environment</td><td>12</td></tr><tr><td>1972stockholm</td><td>1972</td><td>Stockholm declaration</td><td>United Nations</td><td>10</td></tr><tr><td>1987brundtland</td><td>1987</td><td>Brundtland report</td><td>United Nations</td><td>300</td></tr><tr><td>1992rio</td><td>1992</td><td>Rio Conference, Earth Summit</td><td>United Nations</td><td>492</td></tr><tr><td>2015unep</td><td>2015</td><td>Policy Coherence SDGs</td><td>United Nations - UNEP International Resource Panel</td><td>56</td></tr><tr><td>2017unep</td><td>2017</td><td>Assessing Global Resource Use</td><td>United Nations - UNEP International Resource Panel</td><td>104</td></tr><tr><td>2019unep</td><td>2019</td><td>Global Resources Outlook</td><td>United Nations - UNEP International Resource Panel</td><td>162</td></tr><tr><td>202103nasem</td><td>2021</td><td>Sustainability Science</td><td>National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine</td><td>14</td></tr><tr><td>202104nasem</td><td>2021</td><td>Our Planet, Our Future</td><td>National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine</td><td>7</td></tr></tbody></table>

## 2.3. Préparation du corpus pour l'analyse

Pour mener l'analyse textométrique, nous avons choisi le logiciel *open-source* TXM<fnref n="10" /> (Heiden et al., 2010) développé en principal dans notre laboratoire, car il offre une large gamme de traitements textométriques (dont des calculs statistiques issus de R<fnref n="11" />), un puissant langage d'interrogation (intégration du moteur CQP<fnref n="12" />), et une capacité à prendre en compte une représentation riche des textes notamment selon les recommandations internationales de la TEI<fnref n="13" /> (avec la possibilité de ne pas traiter en bloc, mais de façon structurée, nos documents dont certains font plusieurs centaines de pages). Nous avions donc besoin de préparer une édition numérique de nos neuf textes, et nous avons choisi de produire une version de type XML TEI, car c'est le format qui nous ouvre ensuite le plus de possibilités pour ajuster la représentation des textes en fonction des besoins pour les analyses.<fnref n="14" />

Nous avons téléchargé des versions numériques publiques des documents originaux en version anglophone depuis le site de leur émetteur officiel, pour travailler à partir de sources de première main.

Nous avons eu affaire à trois types de formats :

<footnote n="10">¹⁰ La version utilisée est la version 0.8.3.</footnote>

<footnote n="11">¹¹ R est une bibliothèque logicielle de référence open-source pour le calcul statistique : https://www.r-project.org/</footnote>

<footnote n="12">¹² Le Corpus Query Processor est le composant central de l'Open Corpus Workbench (CWB) initié à l'IMS de l'université de Stuttgart : https://cwb.sourceforge.io/</footnote>

<footnote n="13">¹³ La Text Encoding Initiative (TEI) est un consortium de la communauté scientifique internationale qui développe et améliore continuellement un standard pour la représentation des textes numériques : https://tei-c.org/</footnote>

<footnote n="14">¹⁴ Mais un simple format TXT, ou un format DOCX, seraient aussi directement importables dans TXM, si l'on avait opté pour un corpus simplifié, sans les repérages fins à l'intérieur des textes.</footnote>
* des PDF-image (numérisation de pages de documents tapuscrits) pour les documents les plus anciens (à l'exception de 1987brundtland), pour lesquels l'obtention du contenu textuel passe par une reconnaissance optique de caractères<fnref n="15" /> ;

* des PDF-texte (PDF créé par export depuis le texte édité dans un traitement de texte) pour la majorité des documents diffusés à partir des années 2000, pour lesquels l'obtention du contenu textuel suppose aussi des traitements pour restituer les mots et l'ordre du texte (par delà des mises en page souvent élaborées : colonnes, encadrés, etc.)<fnref n="16" /> ; et

* un document en ligne (nasem202104), dont le contenu textuel est directement accessible par enregistrement ou export depuis le navigateur.

À l'aide des utilitaires de préparation de corpus de TXM et dans l'environnement d'édition du logiciel Oxygen XML Editor, nous avons converti les contenus textuels extraits des neuf documents en fichiers XML utilisant le vocabulaire TEI. Pour se repérer dans les documents, nous avons fait en sorte de conserver la pagination des PDF originaux et un repérage mnémonique des chapitres (numérotation + mot-clé). Nous avons éliminé les éléments répétitifs de mise en page (comme les titre courants) de façon à ce que l'analyse reste centrée sur le contenu ; dans le même ordre d'idée, nous avons repéré certaines parties à l'intérieur des textes pour pouvoir les écarter si besoin des traitements : ce qui ne concerne pas notre sujet (informations commerciales, éditoriales, etc.), les références bibliographiques, les marqueurs d'un plan-type répétitif (par exemple des intertitres récurrents dans 1992rio). Nous avons également procédé à des corrections typographiques et orthographiques semi-automatiques, pour éliminer des erreurs importantes ou massives issues du processus d'extraction textuelle.

Les fichiers XML préparés pour les neuf textes, accompagnés d'un tableau de métadonnées décrivant les textes (année, titre, émetteur, référence bibliographique, url source, genre textuel, nombre de pages, etc.) ont été importés dans TXM pour produire le corpus POLLUTION-HEALTH-221110 comptant un demi-million de mots<fnref n="17" />. Lors de l'import, une analyse morphosyntaxique a été réalisée à la volée avec le logiciel TreeTagger (Schmid, 1994), ajoutant à chaque mot une information de lemme (à savoir sa forme non fléchie normalisée, type entrée de dictionnaire) et de catégorie grammaticale ; ces informations linguistiques sont ensuite mobilisables pour les interrogations du corpus.<fnref n="18" />

En principe, le corpus ainsi préparé est disponible<fnref n="19" /> pour les lecteurs qui voudraient reproduire nos résultats ou prolonger l'analyse.

<footnote n="15">¹⁵ Nous avons eu recours au service AbbyCloud d'Huma-Num (CNRS) ou au logiciel Acrobat Reader d'Adobe selon les documents (choix au cas par cas de l'extraction optimale)</footnote>

<footnote n="16">¹⁶ Nous avons utilisé la bibliothèque open-source PDFBox, intégrée dans l'utilitaire prototype PDF2TXT de TXM.</footnote>

<footnote n="17">¹⁷ Les mots des passages ou parties codées comme en dehors de notre sujet (copyright,...), ceux des références bibliographiques, et ceux des éléments structuraux répétitifs de structuration ou mise en page, ne sont pas comptabilisés et n'interviendront pas dans les analyses (ils sont seulement restitués pour la consultation des documents, pour interpréter les mots dans leur contexte).</footnote>

<footnote n="18">¹⁸ L'analyse morphosyntaxique a été ici réalisée pour des textes en anglais, mais le logiciel TreeTagger peut fonctionner avec des modèles d'autres langues, dont le français, voir par exemple les fichiers paramètres disponibles sur la page du logiciel : https://cis.uni-muenchen.de/~schmid/tools/TreeTagger/</footnote>

<footnote n="19">¹⁹ Dans la limite des droits qui pourront nous être accordés, nous envisageons un dépôt du corpus dans un entrepôt pour la diffusion des données de recherche, tel que celui offert par la plateforme Ortolang, a priori sous l'appellation Resources-Pollution-Health.</footnote>
* des PDF-image (numérisation de pages de documents tapuscrits) pour les documents les plus anciens (à l'exception de 1987brundtland), pour lesquels l'obtention du contenu textuel passe par une reconnaissance optique de caractères<fnref n="15" /> ;

* des PDF-texte (PDF créé par export depuis le texte édité dans un traitement de texte) pour la majorité des documents diffusés à partir des années 2000, pour lesquels l'obtention du contenu textuel suppose aussi des traitements pour restituer les mots et l'ordre du texte (par delà des mises en page souvent élaborées : colonnes, encadrés, etc.)<fnref n="16" /> ; et

* un document en ligne (nasem202104), dont le contenu textuel est directement accessible par enregistrement ou export depuis le navigateur.

À l'aide des utilitaires de préparation de corpus de TXM et dans l'environnement d'édition du logiciel Oxygen XML Editor, nous avons converti les contenus textuels extraits des neuf documents en fichiers XML utilisant le vocabulaire TEI. Pour se repérer dans les documents, nous avons fait en sorte de conserver la pagination des PDF originaux et un repérage mnémonique des chapitres (numérotation + mot-clé). Nous avons éliminé les éléments répétitifs de mise en page (comme les titre courants) de façon à ce que l'analyse reste centrée sur le contenu ; dans le même ordre d'idée, nous avons repéré certaines parties à l'intérieur des textes pour pouvoir les écarter si besoin des traitements : ce qui ne concerne pas notre sujet (informations commerciales, éditoriales, etc.), les références bibliographiques, les marqueurs d'un plan-type répétitif (par exemple des intertitres récurrents dans 1992rio). Nous avons également procédé à des corrections typographiques et orthographiques semi-automatiques, pour éliminer des erreurs importantes ou massives issues du processus d'extraction textuelle.

Les fichiers XML préparés pour les neuf textes, accompagnés d'un tableau de métadonnées décrivant les textes (année, titre, émetteur, référence bibliographique, url source, genre textuel, nombre de pages, etc.) ont été importés dans TXM pour produire le corpus POLLUTION-HEALTH-221110 comptant un demi-million de mots<fnref n="17" />. Lors de l'import, une analyse morphosyntaxique a été réalisée à la volée avec le logiciel TreeTagger (Schmid, 1994), ajoutant à chaque mot une information de lemme (à savoir sa forme non fléchie normalisée, type entrée de dictionnaire) et de catégorie grammaticale ; ces informations linguistiques sont ensuite mobilisables pour les interrogations du corpus.<fnref n="18" />

En principe, le corpus ainsi préparé est disponible<fnref n="19" /> pour les lecteurs qui voudraient reproduire nos résultats ou prolonger l'analyse.

<footnote n="15">¹⁵ Nous avons eu recours au service AbbyCloud d'Huma-Num (CNRS) ou au logiciel Acrobat Reader d'Adobe selon les documents (choix au cas par cas de l'extraction optimale)</footnote>

<footnote n="16">¹⁶ Nous avons utilisé la bibliothèque open-source PDFBox, intégrée dans l'utilitaire prototype PDF2TXT de TXM.</footnote>

<footnote n="17">¹⁷ Les mots des passages ou parties codées comme en dehors de notre sujet (copyright,...), ceux des références bibliographiques, et ceux des éléments structuraux répétitifs de structuration ou mise en page, ne sont pas comptabilisés et n'interviendront pas dans les analyses (ils sont seulement restitués pour la consultation des documents, pour interpréter les mots dans leur contexte).</footnote>

<footnote n="18">¹⁸ L'analyse morphosyntaxique a été ici réalisée pour des textes en anglais, mais le logiciel TreeTagger peut fonctionner avec des modèles d'autres langues, dont le français, voir par exemple les fichiers paramètres disponibles sur la page du logiciel : https://cis.uni-muenchen.de/~schmid/tools/TreeTagger/</footnote>

<footnote n="19">¹⁹ Dans la limite des droits qui pourront nous être accordés, nous envisageons un dépôt du corpus dans un entrepôt pour la diffusion des données de recherche, tel que celui offert par la plateforme Ortolang, a priori sous l'appellation Resources-Pollution-Health.</footnote>
# 3. Parcours d'analyse et résultats

## 3.1. Aperçu général de la configuration du corpus

### 3.1.1. Volumétrie

Un premier constat à noter d'entrée de jeu sont les **tailles très inégales** des différents documents (Figure 2) : les trois documents les plus courts comptent autour de 2500 mots, et quatre "poids lourds" de 50 000 à 180 000 mots se partagent 93 % du volume du corpus (les deux gros rapports 1987brundtland et 1992rio représentent chacun un tiers du volume total, et les deux rapports UNEP de 2017 et 2019 forment un petit troisième tiers). Les approches quantitatives du corpus seront donc par construction essentiellement déterminées par ces quatre documents. En revanche, les approches qualitatives pourront toujours prendre en considération les documents moins volumineux.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 2.** Diagramme des tailles des neuf documents du corpus POLLUTION-HEALTH-221110.</figcaption></figure>

### 3.1.2. Principaux contrastes internes

Une analyse factorielle des correspondances nous apporte une visualisation globale de l'organisation des textes entre eux en fonction de leur contenu lexical (Figure 3), plus précisément ici<fnref n="20" /> en fonction de leur profil d'emploi des 200 noms communs les plus fréquents du corpus.

<footnote n="20">²⁰ Il s'agit bien d'une analyse factorielle possible de ce corpus, et non de son (unique) analyse factorielle. En effet, d'une part le corpus pourrait être divisé autrement qu'en textes (en chapitres, en années, en décennies, etc.) et d'autre part la caractérisation pourrait se faire autrement qu'avec 200 noms (on pourrait utiliser tous les mots du corpus, ou tous ceux de fréquence supérieure à 100, ou des regroupements comme les cinq thématiques définies plus loin, etc. etc.). Le choix des textes et des 200 lemmes nominaux les plus fréquents correspond à un point d'entrée usuel, car il produit une visualisation pas trop chargée et souvent assez parlante en lien avec les thématiques du corpus. La lemmatisation permet de rassembler dans le même mot les formes au singulier et au pluriel de chaque nom, comme dans un dictionnaire. C'est en poursuivant l'analyse que d'autres façons de diviser le corpus ou de représenter les textes peuvent suggérer le calcul d'analyses factorielles des correspondances complémentaires.</footnote>
# 3. Parcours d'analyse et résultats

## 3.1. Aperçu général de la configuration du corpus

### 3.1.1. Volumétrie

Un premier constat à noter d'entrée de jeu sont les **tailles très inégales** des différents documents (Figure 2) : les trois documents les plus courts comptent autour de 2500 mots, et quatre "poids lourds" de 50 000 à 180 000 mots se partagent 93 % du volume du corpus (les deux gros rapports 1987brundtland et 1992rio représentent chacun un tiers du volume total, et les deux rapports UNEP de 2017 et 2019 forment un petit troisième tiers). Les approches quantitatives du corpus seront donc par construction essentiellement déterminées par ces quatre documents. En revanche, les approches qualitatives pourront toujours prendre en considération les documents moins volumineux.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 2.** Diagramme des tailles des neuf documents du corpus POLLUTION-HEALTH-221110.</figcaption></figure>

### 3.1.2. Principaux contrastes internes

Une analyse factorielle des correspondances nous apporte une visualisation globale de l'organisation des textes entre eux en fonction de leur contenu lexical (Figure 3), plus précisément ici<fnref n="20" /> en fonction de leur profil d'emploi des 200 noms communs les plus fréquents du corpus.

<footnote n="20">²⁰ Il s'agit bien d'une analyse factorielle possible de ce corpus, et non de son (unique) analyse factorielle. En effet, d'une part le corpus pourrait être divisé autrement qu'en textes (en chapitres, en années, en décennies, etc.) et d'autre part la caractérisation pourrait se faire autrement qu'avec 200 noms (on pourrait utiliser tous les mots du corpus, ou tous ceux de fréquence supérieure à 100, ou des regroupements comme les cinq thématiques définies plus loin, etc. etc.). Le choix des textes et des 200 lemmes nominaux les plus fréquents correspond à un point d'entrée usuel, car il produit une visualisation pas trop chargée et souvent assez parlante en lien avec les thématiques du corpus. La lemmatisation permet de rassembler dans le même mot les formes au singulier et au pluriel de chaque nom, comme dans un dictionnaire. C'est en poursuivant l'analyse que d'autres façons de diviser le corpus ou de représenter les textes peuvent suggérer le calcul d'analyses factorielles des correspondances complémentaires.</footnote>
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 3.** Cartographie des ressemblances et contrastes entre les textes selon leur volume d'emploi des noms les plus fréquents (analyse factorielle des correspondances des 9 textes caractérisés par les 197 noms communs<fnref n="21" /> les plus fréquents du corpus, lemmatisés). Pour les textes (en rouge), on a mis en gros caractères ceux qui sont les mieux représentés (les moins déformés) dans la projection plane (cosinus carré d'au moins 0,57, ainsi que 1972palme avec la valeur suivante, de 0,17). Pour les noms (en bleu), pour la lisibilité du graphique, n'ont été affichés que ceux qui apportent une contribution d'au moins 1% sur l'un des deux axes, c'est-à-dire qui pèsent le plus dans le contraste principal du corpus.</figcaption></figure>

> **[Encart explicatif Analyse factorielle des Correspondances]** Chaque texte est simplement représenté par sa fréquence d'emploi de chacun des 200 noms. Cela est la base d'une modélisation géométrique, car une distance peut être calculée entre ces représentations (vectorielles) des textes : des textes ayant tendance à employer beaucoup les mêmes mots, et peu d'autres mots semblables, vont être proches dans cet espace. Les textes sont donc positionnés en fonction de leurs choix lexicaux et dominantes de vocabulaire. L'espace géométrique complet compte ici 8 dimensions<fnref n="22" />. Le calcul de l'analyse factorielle consiste alors à trouver le repère qui oriente et hiérarchise ces 8 dimensions de telle sorte que (i) les dimensions sont orthogonales (elles n'ont aucune information en commun, elles sont totalement complémentaires), et (ii) quel que soit l'entier *n*, les *n* premières dimensions

<footnote n="21">21 Nous avons retiré trois mots incorrectement catégorisés comme noms par l'analyseur morphosyntaxique automatique. Le nombre de noms traités est donc finalement de 197.</footnote>

<footnote n="22">22 Le nombre de dimensions de l'espace total est défini par le minimum du nombre de colonnes (ici les 9 textes) et du nombre de lignes (ici les 197 noms) du tableau de données, minimum ensuite diminué d'une unité, soit 9-1 = 8.</footnote>
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 3.** Cartographie des ressemblances et contrastes entre les textes selon leur volume d'emploi des noms les plus fréquents (analyse factorielle des correspondances des 9 textes caractérisés par les 197 noms communs<fnref n="21" /> les plus fréquents du corpus, lemmatisés). Pour les textes (en rouge), on a mis en gros caractères ceux qui sont les mieux représentés (les moins déformés) dans la projection plane (cosinus carré d'au moins 0,57, ainsi que 1972palme avec la valeur suivante, de 0,17). Pour les noms (en bleu), pour la lisibilité du graphique, n'ont été affichés que ceux qui apportent une contribution d'au moins 1% sur l'un des deux axes, c'est-à-dire qui pèsent le plus dans le contraste principal du corpus.</figcaption></figure>

> **[Encart explicatif Analyse factorielle des Correspondances]** Chaque texte est simplement représenté par sa fréquence d'emploi de chacun des 200 noms. Cela est la base d'une modélisation géométrique, car une distance peut être calculée entre ces représentations (vectorielles) des textes : des textes ayant tendance à employer beaucoup les mêmes mots, et peu d'autres mots semblables, vont être proches dans cet espace. Les textes sont donc positionnés en fonction de leurs choix lexicaux et dominantes de vocabulaire. L'espace géométrique complet compte ici 8 dimensions<fnref n="22" />. Le calcul de l'analyse factorielle consiste alors à trouver le repère qui oriente et hiérarchise ces 8 dimensions de telle sorte que (i) les dimensions sont orthogonales (elles n'ont aucune information en commun, elles sont totalement complémentaires), et (ii) quel que soit l'entier *n*, les *n* premières dimensions

<footnote n="21">21 Nous avons retiré trois mots incorrectement catégorisés comme noms par l'analyseur morphosyntaxique automatique. Le nombre de noms traités est donc finalement de 197.</footnote>

<footnote n="22">22 Le nombre de dimensions de l'espace total est défini par le minimum du nombre de colonnes (ici les 9 textes) et du nombre de lignes (ici les 197 noms) du tableau de données, minimum ensuite diminué d'une unité, soit 9-1 = 8.</footnote>
représentent le maximum d'information<fnref n="23" /> sur les contrastes présents dans les données. L'origine (le centre) du référentiel correspond à la moyenne du corpus, physiquement le centre de gravité des textes (pondérés par leur taille) et des mots (pondérés par leur fréquence). La position centrale signale donc un texte ou un mot "dans la moyenne", qui ne marque pas d'originalité dans ses usages (du point de vue quantitatif). Une position excentrée signale une originalité au moins en partie partagée avec les autres textes ou mots excentrés dans la même direction. Dans la visualisation plane que nous observons en **Figure 3**, l'espace est réduit à deux dimensions, les deux premières afin de maximiser l'information représentée (les indications de pourcentage d'inertie sont données au niveau de chaque axe, ici donc avec 2 dimensions on peut capter 51,89 + 16,41 = 68,3 % de l'information). Néanmoins, les autres dimensions sont "écrasées", projetées sur le plan, et donc certains points apparemment proches (c'est-à-dire proches pour les deux premières dimensions) peuvent être écartés par une ou plusieurs des dimensions suivantes. Il faut donc interpréter les proximités visuelles avec prudence et contrôler les apparentes associations avec d'autres indicateurs (comme la qualité de représentation dans le plan (cosinus carré au plan), les coordonnées sur les dimensions suivantes, etc.) ou avec un calcul de spécificités (qui permet d'établir clairement des relations statistiques entre mots et textes). Mais en première instance, la représentation factorielle plane est d'abord utilisée pour révéler la structure globale et ce qui apparaît comme le plus fort contraste au sein du corpus (première dimension, conventionnellement représentée horizontalement). Les axes du graphique ne correspondent donc pas à des grandeurs simples, mais chacun est une construction et synthèse mathématique abstraite à interpréter à partir des mots et des textes qui contribuent le plus à le construire (indicateur de contribution à l'inertie de l'axe, en %) ou/et qui lui correspondent le mieux (indicateur du cosinus à l'axe).

Dans cet espace lexical (**Figure 3**), il apparaît que les textes les plus anciens (en particulier 1972palme et 1987brundtland) se positionnent de façon précurseure : non seulement ce ne sont pas eux qui marquent le plus fort contraste lexical avec les documents les plus récents (le pôle des documents UNEP structurant le premier axe en s'opposant à 1992rio), mais ils marquent même une affinité avec les toutes dernières productions émises par les Académies. Les deux textes de 1972, ceux de la NASEM et le rapport Brundtland forment ainsi un groupe dont se distinguent d'une part les trois textes UNEP, et d'autre part 1992rio (qui indique un éloignement institutionnel des "idéaux" des années 1970), formant ainsi trois grands pôles dans notre corpus (que confirmera une classification, cf. **Figure 4**). L'analyse des correspondances apporte un éclairage lexical à ce qui motive cette structuration. Ainsi, l'imposant volume de Rio (1992) est marqué par sa structure formelle très régulière abordant systématiquement les modes de mise en œuvre des recommandations thème par thème (usage récurrent de implementation, training, management, etc.). Et de leur côté, les rapports UNEP ressortent par une introduction massive des graphiques, drainant le vocabulaire des données visualisées (figure, per capita, income, etc.). Cette analyse factorielle sur les noms les plus fréquents (**Figure 3**) attire ainsi notre attention sur le fait que le contenu lexical de notre corpus est loin d'être purement thématique, il est aussi façonné par les formes d'expressions différentes adoptées selon les années et le cadre d'interlocution (qui s'adresse à qui, avec quelle visée).

La lecture de l'analyse factorielle peut être complétée par une classification (**Figure 4**), dans la mesure où la visualisation 2D de l'analyse factorielle est une projection qui déforme les distances entre les éléments représentés (même si c'est le moins possible, par construction). La classification montre les proximités en rendant compte de façon plus complète des différences qui peuvent séparer certains textes.

<footnote n="23">²³ Il s'agit d'une mesure d'inertie, qui combine la masse (fréquence pour un mot, taille pour un texte) et l'originalité (écart à la moyenne, correspondant à la distance au centre du graphique). Autrement dit, l'information croît à mesure de la masse de données textuelles concernées ou/et de leur originalité.</footnote>
représentent le maximum d'information<fnref n="23" /> sur les contrastes présents dans les données. L'origine (le centre) du référentiel correspond à la moyenne du corpus, physiquement le centre de gravité des textes (pondérés par leur taille) et des mots (pondérés par leur fréquence). La position centrale signale donc un texte ou un mot "dans la moyenne", qui ne marque pas d'originalité dans ses usages (du point de vue quantitatif). Une position excentrée signale une originalité au moins en partie partagée avec les autres textes ou mots excentrés dans la même direction. Dans la visualisation plane que nous observons en **Figure 3**, l'espace est réduit à deux dimensions, les deux premières afin de maximiser l'information représentée (les indications de pourcentage d'inertie sont données au niveau de chaque axe, ici donc avec 2 dimensions on peut capter 51,89 + 16,41 = 68,3 % de l'information). Néanmoins, les autres dimensions sont "écrasées", projetées sur le plan, et donc certains points apparemment proches (c'est-à-dire proches pour les deux premières dimensions) peuvent être écartés par une ou plusieurs des dimensions suivantes. Il faut donc interpréter les proximités visuelles avec prudence et contrôler les apparentes associations avec d'autres indicateurs (comme la qualité de représentation dans le plan (cosinus carré au plan), les coordonnées sur les dimensions suivantes, etc.) ou avec un calcul de spécificités (qui permet d'établir clairement des relations statistiques entre mots et textes). Mais en première instance, la représentation factorielle plane est d'abord utilisée pour révéler la structure globale et ce qui apparaît comme le plus fort contraste au sein du corpus (première dimension, conventionnellement représentée horizontalement). Les axes du graphique ne correspondent donc pas à des grandeurs simples, mais chacun est une construction et synthèse mathématique abstraite à interpréter à partir des mots et des textes qui contribuent le plus à le construire (indicateur de contribution à l'inertie de l'axe, en %) ou/et qui lui correspondent le mieux (indicateur du cosinus à l'axe).

Dans cet espace lexical (**Figure 3**), il apparaît que les textes les plus anciens (en particulier 1972palme et 1987brundtland) se positionnent de façon précurseure : non seulement ce ne sont pas eux qui marquent le plus fort contraste lexical avec les documents les plus récents (le pôle des documents UNEP structurant le premier axe en s'opposant à 1992rio), mais ils marquent même une affinité avec les toutes dernières productions émises par les Académies. Les deux textes de 1972, ceux de la NASEM et le rapport Brundtland forment ainsi un groupe dont se distinguent d'une part les trois textes UNEP, et d'autre part 1992rio (qui indique un éloignement institutionnel des "idéaux" des années 1970), formant ainsi trois grands pôles dans notre corpus (que confirmera une classification, cf. **Figure 4**). L'analyse des correspondances apporte un éclairage lexical à ce qui motive cette structuration. Ainsi, l'imposant volume de Rio (1992) est marqué par sa structure formelle très régulière abordant systématiquement les modes de mise en œuvre des recommandations thème par thème (usage récurrent de implementation, training, management, etc.). Et de leur côté, les rapports UNEP ressortent par une introduction massive des graphiques, drainant le vocabulaire des données visualisées (figure, per capita, income, etc.). Cette analyse factorielle sur les noms les plus fréquents (**Figure 3**) attire ainsi notre attention sur le fait que le contenu lexical de notre corpus est loin d'être purement thématique, il est aussi façonné par les formes d'expressions différentes adoptées selon les années et le cadre d'interlocution (qui s'adresse à qui, avec quelle visée).

La lecture de l'analyse factorielle peut être complétée par une classification (**Figure 4**), dans la mesure où la visualisation 2D de l'analyse factorielle est une projection qui déforme les distances entre les éléments représentés (même si c'est le moins possible, par construction). La classification montre les proximités en rendant compte de façon plus complète des différences qui peuvent séparer certains textes.

<footnote n="23">²³ Il s'agit d'une mesure d'inertie, qui combine la masse (fréquence pour un mot, taille pour un texte) et l'originalité (écart à la moyenne, correspondant à la distance au centre du graphique). Autrement dit, l'information croît à mesure de la masse de données textuelles concernées ou/et de leur originalité.</footnote>
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 4.** Arbre des ressemblances et contrastes entre les textes selon leur volume d'emploi des noms les plus fréquents (classification ascendante hiérarchique des 9 textes caractérisés par les 197 noms communs les plus fréquents du corpus, lemmatisés).</figcaption></figure>

> **[Encart explicatif Classification ascendante hiérarchique]** Les neuf textes ont des coordonnées dans l'espace factoriel. Cet espace est ici considéré dans ses 5 premières dimensions sur 8, soit plus de 92% de l'information, pour rendre la classification plus claire et efficace en neutralisant les variations mineures, singulières et isolées, pouvant s'apparenter à des perturbations. Les coordonnées permettent de calculer des distances entre textes (distance euclidienne usuelle). La classification opère des regroupements en fonction à la fois de la distance et de la taille (masse) des textes, en faisant successivement les regroupements les plus homogènes (méthode dite de Ward). Le dendogramme (**Figure 4**) se lit ainsi de bas en haut : les textes qui forment les regroupements les plus homogènes sont les deux textes de 1972 et les deux textes de la NASEM (cela est en partie favorisé par leur petite taille et par le fait d'avoir écarté les dernières dimensions de l'espace factoriel, qui rendaient compte des variations les plus marginales), et 1987brundtland s'apparente aux deux textes de 1972. Les regroupements suivants portent sur les textes UNEP (le dernier étant un peu moins semblable aux deux premiers) et les textes NASEM qui rejoignent le paquet 1972 et 1987brundtland. À ce stade il ressort de notre corpus 3 grands groupes : un groupe UNEP qui s'oppose aux deux autres, le groupe des 3 textes les plus anciens et des deux NASEM récents, et 1992rio qui forme le troisième groupe à lui seul.

### 3.1.3. Vocabulaire caractéristique de chaque texte

Le calcul des spécificités permet de détecter les mots anormalement fréquents dans un texte au regard de leur fréquence moyenne dans le corpus.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 4.** Arbre des ressemblances et contrastes entre les textes selon leur volume d'emploi des noms les plus fréquents (classification ascendante hiérarchique des 9 textes caractérisés par les 197 noms communs les plus fréquents du corpus, lemmatisés).</figcaption></figure>

> **[Encart explicatif Classification ascendante hiérarchique]** Les neuf textes ont des coordonnées dans l'espace factoriel. Cet espace est ici considéré dans ses 5 premières dimensions sur 8, soit plus de 92% de l'information, pour rendre la classification plus claire et efficace en neutralisant les variations mineures, singulières et isolées, pouvant s'apparenter à des perturbations. Les coordonnées permettent de calculer des distances entre textes (distance euclidienne usuelle). La classification opère des regroupements en fonction à la fois de la distance et de la taille (masse) des textes, en faisant successivement les regroupements les plus homogènes (méthode dite de Ward). Le dendogramme (Figure 4) se lit ainsi de bas en haut : les textes qui forment les regroupements les plus homogènes sont les deux textes de 1972 et les deux textes de la NASEM (cela est en partie favorisé par leur petite taille et par le fait d'avoir écarté les dernières dimensions de l'espace factoriel, qui rendaient compte des variations les plus marginales), et 1987brundtland s'apparente aux deux textes de 1972. Les regroupements suivants portent sur les textes UNEP (le dernier étant un peu moins semblable aux deux premiers) et les textes NASEM qui rejoignent le paquet 1972 et 1987brundtland. À ce stade il ressort de notre corpus 3 grands groupes : un groupe UNEP qui s'oppose aux deux autres, le groupe des 3 textes les plus anciens et des deux NASEM récents, et 1992rio qui forme le troisième groupe à lui seul.

### 3.1.3. Vocabulaire caractéristique de chaque texte

Le calcul des spécificités permet de détecter les mots anormalement fréquents dans un texte au regard de leur fréquence moyenne dans le corpus.
[Encart explicatif Spécificités] Plus précis qu'une comparaison de pourcentages ou qu'une règle de trois, le calcul des Spécificités intègre une évaluation statistique<fnref n="24" /> qui permet de ne considérer que les variations difficilement attribuables au hasard, celles qui sortent des fluctuations contingentes. Un indice de 4 pour le mot M dans le texte T par exemple signifie que, si les mots avaient été répartis au hasard, le mot M avait une probabilité de moins d'une chance sur dix mille (le nombre de zéros correspond à l'indice, ici 4 dans notre exemple) d'apparaître avec une fréquence aussi élevée (égale à celle qu'on observe ou supérieure) ; autrement dit, plus l'indice est grand, moins la force de la fréquence est attribuable au hasard, et donc plus elle semble avoir fait l'objet d'un choix marqué dans ce texte. La mesure peut s'effectuer aussi bien pour repérer des emplois anormalement fréquents (indice positif) que des emplois anormalement peu fréquents (indice négatif). L'indice nul correspond à la fréquence moyenne : le mot est employé dans le texte avec une fréquence correspondant à la moyenne du corpus entier. On convient usuellement de considérer comme non significatives les spécificités comprises entre -3 et 3 (voire -2 et 2, lorsque la taille du texte – ou la fréquence totale du mot – est petite, ce qui réduit l'échelle sur laquelle les statistiques peuvent s'exprimer).

Nous considérons ici (Tableau 2) les mots tels que sélectionnés par le calcul pour la Déclaration de Stockholm, lorsqu'on la compare à l'ensemble de notre corpus. Le détail des résultats du calcul pour chacun des autres textes est donné en Annexe 2.

<table><caption>**Tableau 2. Mots (lemmes) les plus spécifiques de 1972stockholm (12 max. par catégorie et indice de spécificité supérieur ou égal à 2).**</caption><thead><tr><th>Noms communs</th><th>Adjectifs qualificatifs</th><th>Verbes (hors auxiliaires)</th><th>Modaux (y compris to want)</th><th>Pronoms personnels, Possessifs, Déictiques</th><th>Adverbes, Interjections, Intensité</th></tr></thead><tbody><tr><td>principle</td><td>human</td><td>co-ordinate</td><td>must</td><td>his</td><td>all</td></tr><tr><td>environment</td><td>common</td><td>safeguard</td><td>shall</td><td>their</td><td>wisely</td></tr><tr><td>man</td><td>environmental</td><td>improve</td><td></td><td>him</td><td>continuously</td></tr><tr><td>life</td><td>man-made</td><td>bear</td><td></td><td></td><td>heedlessly</td></tr><tr><td>jurisdiction</td><td>essential</td><td>protect</td><td></td><td></td><td>gravely</td></tr><tr><td>earth</td><td>social</td><td>transform</td><td></td><td></td><td>wrongly</td></tr><tr><td>posterity</td><td>adverse</td><td>reach</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>state</td><td>irreversible</td><td>propel</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>mankind</td><td>future</td><td>entrust</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>co-operation</td><td>present</td><td>remedy</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>domination</td><td>adequate</td><td>imperilled</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>harm</td><td>irreplaceable<sup>25</sup></td><td>condemn</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

1972stockholm se présente comme un texte au ton plus solennel et formel (man, shall, principle), posant sans détour (must) les notions fondamentales de la préoccupation socio-écologique (environment et environmental, earth, co-operation et domination, posterity, future et irreversible, safeguard, protect, improve et transform).

<footnote n="24">²⁴ Probabilité selon la loi hypergéométrique, basée sur le décompte de toutes les distributions possibles des mots dans les différentes parties du corpus (ici les textes).</footnote>

<footnote n="25">²⁵ En italiques, les mots dont la seule et unique occurrence est dans le texte considéré. Il y a généralement un lot de mots ainsi ex-aequo : pour compléter la liste à 12, nous avons choisi ceux qui nous paraissent les plus parlants.</footnote>
[Encart explicatif Spécificités] Plus précis qu'une comparaison de pourcentages ou qu'une règle de trois, le calcul des Spécificités intègre une évaluation statistique<fnref n="24" /> qui permet de ne considérer que les variations difficilement attribuables au hasard, celles qui sortent des fluctuations contingentes. Un indice de 4 pour le mot M dans le texte T par exemple signifie que, si les mots avaient été répartis au hasard, le mot M avait une probabilité de moins d'une chance sur dix mille (le nombre de zéros correspond à l'indice, ici 4 dans notre exemple) d'apparaître avec une fréquence aussi élevée (égale à celle qu'on observe ou supérieure) ; autrement dit, plus l'indice est grand, moins la force de la fréquence est attribuable au hasard, et donc plus elle semble avoir fait l'objet d'un choix marqué dans ce texte. La mesure peut s'effectuer aussi bien pour repérer des emplois anormalement fréquents (indice positif) que des emplois anormalement peu fréquents (indice négatif). L'indice nul correspond à la fréquence moyenne : le mot est employé dans le texte avec une fréquence correspondant à la moyenne du corpus entier. On convient usuellement de considérer comme non significatives les spécificités comprises entre -3 et 3 (voire -2 et 2, lorsque la taille du texte – ou la fréquence totale du mot – est petite, ce qui réduit l'échelle sur laquelle les statistiques peuvent s'exprimer).

Nous considérons ici (Tableau 2) les mots tels que sélectionnés par le calcul pour la Déclaration de Stockholm, lorsqu'on la compare à l'ensemble de notre corpus. Le détail des résultats du calcul pour chacun des autres textes est donné en Annexe 2.

<table><caption>**Tableau 2. Mots (lemmes) les plus spécifiques de 1972stockholm (12 max. par catégorie et indice de spécificité supérieur ou égal à 2).**</caption><thead><tr><td>Noms communs</td><td>Adjectifs qualificatifs</td><td>Verbes (hors auxiliaires)</td><td>Modaux (y compris to want)</td><td>Pronoms personnels, Possessifs, Déictiques</td><td>Adverbes, Interjections, Intensité</td></tr></thead><tbody><tr><td>principle environment man life jurisdiction earth posterity state mankind co-operation domination harm</td><td>human common environmental man-made essential social adverse irreversible future present adequate irreplaceable<sup>25</sup></td><td>co-ordinate safeguard improve bear protect transform reach propel entrust remedy imperilled condemn</td><td>must shall</td><td>his their him</td><td>all wisely continuously heedlessly gravely wrongly</td></tr></tbody></table>

1972stockholm se présente comme un texte au ton plus solennel et formel (man, shall, principle), posant sans détour (must) les notions fondamentales de la préoccupation socio-écologique (environment et environmental, earth, co-operation et domination, posterity, future et irreversible, safeguard, protect, improve et transform).

<footnote n="24">²⁴ Probabilité selon la loi hypergéométrique, basée sur le décompte de toutes les distributions possibles des mots dans les différentes parties du corpus (ici les textes).</footnote>

<footnote n="25">²⁵ En italiques, les mots dont la seule et unique occurrence est dans le texte considéré. Il y a généralement un lot de mots ainsi ex-aequo : pour compléter la liste à 12, nous avons choisi ceux qui nous paraissent les plus parlants.</footnote>
## 3.2. Mots du corpus et points d'entrée pour l'analyse

### 3.2.1. Vocabulaire d'ensemble du corpus et place des notions étudiées

Le corpus peut d'abord être observé dans le détail de son vocabulaire, à travers des listes complètes des mots utilisés, avec indication de leur fréquence (leur nombre d'attestations). Ces listes peuvent être dressées selon certains critères de sélection (par exemple, ne considérer que les noms communs) et adopter différents points de vue sur les mots (par exemple, sur les verbes, garder le détail des flexions - en temps, personne, nombre... - ou bien grouper toutes ces variations derrière une seule entrée lexicale conventionnellement à l'infinitif, dite "lemme"). Ces listes peuvent être parcourues alphabétiquement, tel un dictionnaire du corpus, rapprochant les mots par leur partie initiale, ou bien selon un point de vue quantitatif, généralement par fréquence décroissante.

Le **Tableau 3** recense ainsi les 100 noms communs les plus fréquents du corpus.

<table><caption>**Tableau 3.** Les 100 noms communs les plus fréquents du corpus.<fnref n="26" /> Le décompte est effectué sur les lemmes, c'est-à-dire en neutralisant les variations flexionnelles singulier/pluriel et les variations typographiques, toutes les variantes sont comptabilisées ensemble.</caption><thead><tr><th>Nom</th><th>Fréq.</th><th>Nom</th><th>Fréq.</th><th>Nom</th><th>Fréq.</th><th>Nom</th><th>Fréq.</th></tr></thead><tbody><tr><td>resource</td><td>2919</td><td>growth</td><td>653</td><td>figure</td><td>443</td><td>effect</td><td>324</td></tr><tr><td>country</td><td>2276</td><td>information</td><td>621</td><td>source</td><td>440</td><td>datum</td><td>321</td></tr><tr><td>development</td><td>2268</td><td>consumption</td><td>608</td><td>process</td><td>439</td><td>way</td><td>321</td></tr><tr><td>use</td><td>1471</td><td>population</td><td>606</td><td>group</td><td>424</td><td>ecosystem</td><td>317</td></tr><tr><td>programme</td><td>1340</td><td>world</td><td>606</td><td>region</td><td>419</td><td>sustainability</td><td>317</td></tr><tr><td>policy</td><td>1197</td><td>need</td><td>577</td><td>climate</td><td>418</td><td>effort</td><td>315</td></tr><tr><td>impact</td><td>1184</td><td>pollution</td><td>577</td><td>action</td><td>414</td><td>role</td><td>315</td></tr><tr><td>material</td><td>1121</td><td>community</td><td>576</td><td>income</td><td>410</td><td>capita</td><td>314</td></tr><tr><td>system</td><td>1081</td><td>people</td><td>568</td><td>implementation</td><td>408</td><td>goal</td><td>314</td></tr><tr><td>government</td><td>1054</td><td>strategy</td><td>544</td><td>problem</td><td>402</td><td>institution</td><td>306</td></tr><tr><td>level</td><td>994</td><td>forest</td><td>536</td><td>industry</td><td>397</td><td>time</td><td>306</td></tr><tr><td>water</td><td>973</td><td>food</td><td>529</td><td>assessment</td><td>387</td><td>objective</td><td>301</td></tr><tr><td>management</td><td>956</td><td>research</td><td>520</td><td>state</td><td>387</td><td>issue</td><td>297</td></tr><tr><td>cent</td><td>941</td><td>year</td><td>518</td><td>service</td><td>379</td><td>supply</td><td>285</td></tr><tr><td>area</td><td>938</td><td>cost</td><td>496</td><td>extraction</td><td>371</td><td>planning</td><td>284</td></tr><tr><td>environment</td><td>908</td><td>efficiency</td><td>489</td><td>trade</td><td>368</td><td>education</td><td>281</td></tr><tr><td>activity</td><td>846</td><td>cooperation</td><td>487</td><td>conservation</td><td>367</td><td>woman</td><td>281</td></tr><tr><td>production</td><td>820</td><td>capacity</td><td>468</td><td>approach</td><td>365</td><td>rate</td><td>278</td></tr><tr><td>waste</td><td>814</td><td>emission</td><td>465</td><td>infrastructure</td><td>364</td><td>account</td><td>275</td></tr><tr><td>land</td><td>803</td><td>support</td><td>462</td><td>product</td><td>361</td><td>fuel</td><td>275</td></tr><tr><td>technology</td><td>800</td><td>sector</td><td>460</td><td>trend</td><td>361</td><td>agency</td><td>269</td></tr><tr><td>energy</td><td>798</td><td>term</td><td>459</td><td>risk</td><td>347</td><td>access</td><td>265</td></tr><tr><td>organization</td><td>732</td><td>city</td><td>451</td><td>nation</td><td>342</td><td>chemical</td><td>264</td></tr><tr><td>health</td><td>673</td><td>measure</td><td>451</td><td>training</td><td>336</td><td>productivity</td><td>261</td></tr><tr><td>change</td><td>672</td><td>economy</td><td>444</td><td>example</td><td>331</td><td>framework</td><td>260</td></tr></tbody></table>

Le nom *resource* (dans le détail : 1378 singuliers et 1541 pluriels) arrive en tête. Nous pouvons vérifier à l'aide des concordances triées sur les contextes gauche ou droit, que cette fréquence particulièrement élevée n'est pas attribuable à un *artefact* -par exemple, un titre courant répété à chaque page que nous aurions manqué de neutraliser au moment de la préparation du corpus. On constate que ce nom joue en partie un rôle sémantique d'hyperonyme et un rôle morphosyntaxique de support, au sens où il se décline de multiples façons à l'aide d'un complément nominal ou adjectival qui le spécialise sémantiquement, par exemple pour citer les plus fréquents : *natural resource(s)* (510 occ.), *water resources* (119 occ.), *human resource(s)* (92 occ.), *land resource*

<footnote n="26">²⁶ Requête CQL : [enpos = "NNS?" & enlemma!="%"]</footnote>
## 3.2. Mots du corpus et points d'entrée pour l'analyse

### 3.2.1. Vocabulaire d'ensemble du corpus et place des notions étudiées

Le corpus peut d'abord être observé dans le détail de son vocabulaire, à travers des listes complètes des mots utilisés, avec indication de leur fréquence (leur nombre d'attestations). Ces listes peuvent être dressées selon certains critères de sélection (par exemple, ne considérer que les noms communs) et adopter différents points de vue sur les mots (par exemple, sur les verbes, garder le détail des flexions - en temps, personne, nombre... - ou bien grouper toutes ces variations derrière une seule entrée lexicale conventionnellement à l'infinitif, dite "lemme"). Ces listes peuvent être parcourues alphabétiquement, tel un dictionnaire du corpus, rapprochant les mots par leur partie initiale, ou bien selon un point de vue quantitatif, généralement par fréquence décroissante.

Le **Tableau 3** recense ainsi les 100 noms communs les plus fréquents du corpus.

<table><caption>**Tableau 3.** Les 100 noms communs les plus fréquents du corpus.<fnref n="26" /> Le décompte est effectué sur les lemmes, c'est-à-dire en neutralisant les variations flexionnelles singulier/pluriel et les variations typographiques, toutes les variantes sont comptabilisées ensemble.</caption><thead><tr><th>Nom</th><th>Fréq.</th><th>Nom</th><th>Fréq.</th><th>Nom</th><th>Fréq.</th><th>Nom</th><th>Fréq.</th></tr></thead><tbody><tr><td>resource</td><td>2919</td><td>growth</td><td>653</td><td>figure</td><td>443</td><td>effect</td><td>324</td></tr><tr><td>country</td><td>2276</td><td>information</td><td>621</td><td>source</td><td>440</td><td>datum</td><td>321</td></tr><tr><td>development</td><td>2268</td><td>consumption</td><td>608</td><td>process</td><td>439</td><td>way</td><td>321</td></tr><tr><td>use</td><td>1471</td><td>population</td><td>606</td><td>group</td><td>424</td><td>ecosystem</td><td>317</td></tr><tr><td>programme</td><td>1340</td><td>world</td><td>606</td><td>region</td><td>419</td><td>sustainability</td><td>317</td></tr><tr><td>policy</td><td>1197</td><td>need</td><td>577</td><td>climate</td><td>418</td><td>effort</td><td>315</td></tr><tr><td>impact</td><td>1184</td><td>pollution</td><td>577</td><td>action</td><td>414</td><td>role</td><td>315</td></tr><tr><td>material</td><td>1121</td><td>community</td><td>576</td><td>income</td><td>410</td><td>capita</td><td>314</td></tr><tr><td>system</td><td>1081</td><td>people</td><td>568</td><td>implementation</td><td>408</td><td>goal</td><td>314</td></tr><tr><td>government</td><td>1054</td><td>strategy</td><td>544</td><td>problem</td><td>402</td><td>institution</td><td>306</td></tr><tr><td>level</td><td>994</td><td>forest</td><td>536</td><td>industry</td><td>397</td><td>time</td><td>306</td></tr><tr><td>water</td><td>973</td><td>food</td><td>529</td><td>assessment</td><td>387</td><td>objective</td><td>301</td></tr><tr><td>management</td><td>956</td><td>research</td><td>520</td><td>state</td><td>387</td><td>issue</td><td>297</td></tr><tr><td>cent</td><td>941</td><td>year</td><td>518</td><td>service</td><td>379</td><td>supply</td><td>285</td></tr><tr><td>area</td><td>938</td><td>cost</td><td>496</td><td>extraction</td><td>371</td><td>planning</td><td>284</td></tr><tr><td>environment</td><td>908</td><td>efficiency</td><td>489</td><td>trade</td><td>368</td><td>education</td><td>281</td></tr><tr><td>activity</td><td>846</td><td>cooperation</td><td>487</td><td>conservation</td><td>367</td><td>woman</td><td>281</td></tr><tr><td>production</td><td>820</td><td>capacity</td><td>468</td><td>approach</td><td>365</td><td>rate</td><td>278</td></tr><tr><td>waste</td><td>814</td><td>emission</td><td>465</td><td>infrastructure</td><td>364</td><td>account</td><td>275</td></tr><tr><td>land</td><td>803</td><td>support</td><td>462</td><td>product</td><td>361</td><td>fuel</td><td>275</td></tr><tr><td>technology</td><td>800</td><td>sector</td><td>460</td><td>trend</td><td>361</td><td>agency</td><td>269</td></tr><tr><td>energy</td><td>798</td><td>term</td><td>459</td><td>risk</td><td>347</td><td>access</td><td>265</td></tr><tr><td>organization</td><td>732</td><td>city</td><td>451</td><td>nation</td><td>342</td><td>chemical</td><td>264</td></tr><tr><td>health</td><td>673</td><td>measure</td><td>451</td><td>training</td><td>336</td><td>productivity</td><td>261</td></tr><tr><td>change</td><td>672</td><td>economy</td><td>444</td><td>example</td><td>331</td><td>framework</td><td>260</td></tr></tbody></table>

Le nom *resource* (dans le détail : 1378 singuliers et 1541 pluriels) arrive en tête. Nous pouvons vérifier à l'aide des concordances triées sur les contextes gauche ou droit, que cette fréquence particulièrement élevée n'est pas attribuable à un *artefact* -par exemple, un titre courant répété à chaque page que nous aurions manqué de neutraliser au moment de la préparation du corpus. On constate que ce nom joue en partie un rôle sémantique d'hyperonyme et un rôle morphosyntaxique de support, au sens où il se décline de multiples façons à l'aide d'un complément nominal ou adjectival qui le spécialise sémantiquement, par exemple pour citer les plus fréquents : *natural resource(s)* (510 occ.), *water resources* (119 occ.), *human resource(s)* (92 occ.), *land resource*

<footnote n="26">²⁶ Requête CQL : [enpos = "NNS?" & enlemma!="%"]</footnote>
(65 occ.), *genetic resources* (51 occ.), *financial resources* (48 occ.), etc. Cette souplesse d'emplois tantôt généraux, tantôt plus précis, en fait un "passe-partout" omniprésent.

On peut noter que *health* (673 occurrences) et *pollution* (577 occ.) figurent également quantitativement en bonne place dans le corpus, en compagnie de *waste* (814), *land* (803), *technology* (800), *energy* (798), *population* (606), *forest* (536) et *food* (529).

En prenant du recul et en passant du mot isolé au champ lexical, le bilan du tableau peut faire l'objet d'agrégations par affinité sur la première moitié des 100 mots. Ainsi, en additionnant les fréquences :

(1) *resources+energy+use+efficiency* = (5677 occurrences)

et *government+management+development+policy* = (5475 occurrences)

indiquent un poids déterminant et assez équilibré des aspects liant les ressources physiques et leur politique de gestion.

(2) *pollution+waste+emissions* = (1856 occurrences)

*health+environment* = (1581 occurrences)

permettent d'observer un certain équilibre causes - effets des pollutions sur la santé et l'environnement. La problématique waste dépasse celle de la pollution sur la durée de l'analyse<fnref n="27" />.

(3) La question démographique (*population*), mais aussi celle concernant les capacités de mesure (*measure+assessment*=451+387 occurrences) recouvrent des positions significatives dans l'ensemble du corpus, mais la question se pose de leur articulation aux défis de référence que constituent ressources, pollution, santé, droits.

<table><caption>**Tableau 4.** Les 50 adjectifs qualificatifs<fnref n="28" /> et les 50 verbes<fnref n="29" /> les plus fréquents du corpus (lemmes).</caption><thead><tr><td>Adjectif</td><td>Fréq.</td><td>Adjectif</td><td>Fréq.</td><td>Verbe</td><td>Fréq.</td><td>Verbe</td><td>Fréq.</td></tr></thead><tbody><tr><td>environmental</td><td>1606</td><td>agricultural</td><td>318</td><td>be</td><td>9581</td><td>must</td><td>397</td></tr><tr><td>international</td><td>1386</td><td>sound</td><td>297</td><td>have</td><td>2407</td><td>see</td><td>386</td></tr><tr><td>sustainable</td><td>1386</td><td>public</td><td>283</td><td>should</td><td>1849</td><td>would</td><td>379</td></tr><tr><td>national</td><td>1208</td><td>technical</td><td>282</td><td>develop</td><td>1722</td><td>grow</td><td>373</td></tr><tr><td>global</td><td>1114</td><td>total</td><td>282</td><td>include</td><td>1387</td><td>do</td><td>348</td></tr><tr><td>economic</td><td>1069</td><td>specific</td><td>275</td><td>can</td><td>982</td><td>encourage</td><td>299</td></tr><tr><td>other</td><td>1015</td><td>particular</td><td>272</td><td>will</td><td>936</td><td>base</td><td>290</td></tr><tr><td>such</td><td>960</td><td>important</td><td>271</td><td>increase</td><td>825</td><td>give</td><td>287</td></tr><tr><td>appropriate</td><td>888</td><td>available</td><td>266</td><td>provide</td><td>772</td><td>exist</td><td>277</td></tr><tr><td>natural</td><td>730</td><td>effective</td><td>265</td><td>promote</td><td>724</td><td>relate</td><td>261</td></tr><tr><td>human</td><td>712</td><td>different</td><td>255</td><td>use</td><td>626</td><td>depend</td><td>246</td></tr><tr><td>regional</td><td>668</td><td>marine</td><td>243</td><td>improve</td><td>623</td><td>lead</td><td>236</td></tr><tr><td>local</td><td>607</td><td>necessary</td><td>236</td><td>need</td><td>553</td><td>build</td><td>231</td></tr><tr><td>many</td><td>556</td><td>great</td><td>232</td><td>reduce</td><td>548</td><td>follow</td><td>227</td></tr><tr><td>new</td><td>555</td><td>good</td><td>229</td><td>take</td><td>533</td><td>identify</td><td>226</td></tr><tr><td>relevant</td><td>472</td><td>non-governmental</td><td>229</td><td>make</td><td>520</td><td>consider</td><td>221</td></tr><tr><td>high</td><td>471</td><td>rural</td><td>225</td><td>require</td><td>520</td><td>assess</td><td>216</td></tr><tr><td>social</td><td>465</td><td>integrated</td><td>223</td><td>strengthen</td><td>471</td><td>enhance</td><td>208</td></tr><tr><td>more</td><td>446</td><td>hazardous</td><td>212</td><td>support</td><td>449</td><td>meet</td><td>208</td></tr><tr><td>urban</td><td>381</td><td>small</td><td>212</td><td>achieve</td><td>437</td><td>help</td><td>207</td></tr><tr><td>industrial</td><td>360</td><td>essential</td><td>211</td><td>ensure</td><td>422</td><td>manage</td><td>203</td></tr><tr><td>large</td><td>351</td><td>domestic</td><td>210</td><td>implement</td><td>416</td><td>address</td><td>200</td></tr><tr><td>scientific</td><td>345</td><td>future</td><td>207</td><td>could</td><td>414</td><td>create</td><td>196</td></tr><tr><td>financial</td><td>327</td><td>institutional</td><td>205</td><td>establish</td><td>399</td><td>involve</td><td>195</td></tr><tr><td>major</td><td>325</td><td>most</td><td>198</td><td>may</td><td>399</td><td>contribute</td><td>190</td></tr></tbody></table>

<footnote n="27">²⁷ Le nombre d'occurrences de waste fait un bond de près de 400 occurrences sur les seuls deux chapitres 20 et 21 de l'Agenda 21 de 1992rio, précisément consacrés aux déchets ; les mentions des déchets sont aussi sensiblement plus présentes que celles de la pollution dans le rapport 2019unep.</footnote>

<footnote n="28">²⁸ Requête CQL : [enpos = "JJ.?” & enlemma!="@card@"]</footnote>

<footnote n="29">²⁹ Requête CQL : [enpos = "[VM].*"]</footnote>
(65 occ.), *genetic resources* (51 occ.), *financial resources* (48 occ.), etc. Cette souplesse d'emplois tantôt généraux, tantôt plus précis, en fait un "passe-partout" omniprésent.

On peut noter que *health* (673 occurrences) et *pollution* (577 occ.) figurent également quantitativement en bonne place dans le corpus, en compagnie de *waste* (814), *land* (803), *technology* (800), *energy* (798), *population* (606), *forest* (536) et *food* (529).

En prenant du recul et en passant du mot isolé au champ lexical, le bilan du tableau peut faire l'objet d'agrégations par affinité sur la première moitié des 100 mots. Ainsi, en additionnant les fréquences :

(1) *resources+energy+use+efficiency* = (5677 occurrences)

et *government+management+development+policy* = (5475 occurrences)

indiquent un poids déterminant et assez équilibré des aspects liant les ressources physiques et leur politique de gestion.

(2) *pollution+waste+emissions* = (1856 occurrences)

*health+environment* = (1581 occurrences)

permettent d'observer un certain équilibre causes - effets des pollutions sur la santé et l'environnement. La problématique waste dépasse celle de la pollution sur la durée de l'analyse<fnref n="27" />.

(3) La question démographique (*population*), mais aussi celle concernant les capacités de mesure (*measure+assessment*=451+387 occurrences) recouvrent des positions significatives dans l'ensemble du corpus, mais la question se pose de leur articulation aux défis de référence que constituent ressources, pollution, santé, droits.

<table><caption>**Tableau 4.** Les 50 adjectifs qualificatifs<fnref n="28" /> et les 50 verbes<fnref n="29" /> les plus fréquents du corpus (lemmes).</caption><thead><tr><td>Adjectif</td><td>Fréq.</td><td>Adjectif</td><td>Fréq.</td><td>Verbe</td><td>Fréq.</td><td>Verbe</td><td>Fréq.</td></tr></thead><tbody><tr><td>environmental</td><td>1606</td><td>agricultural</td><td>318</td><td>be</td><td>9581</td><td>must</td><td>397</td></tr><tr><td>international</td><td>1386</td><td>sound</td><td>297</td><td>have</td><td>2407</td><td>see</td><td>386</td></tr><tr><td>sustainable</td><td>1386</td><td>public</td><td>283</td><td>should</td><td>1849</td><td>would</td><td>379</td></tr><tr><td>national</td><td>1208</td><td>technical</td><td>282</td><td>develop</td><td>1722</td><td>grow</td><td>373</td></tr><tr><td>global</td><td>1114</td><td>total</td><td>282</td><td>include</td><td>1387</td><td>do</td><td>348</td></tr><tr><td>economic</td><td>1069</td><td>specific</td><td>275</td><td>can</td><td>982</td><td>encourage</td><td>299</td></tr><tr><td>other</td><td>1015</td><td>particular</td><td>272</td><td>will</td><td>936</td><td>base</td><td>290</td></tr><tr><td>such</td><td>960</td><td>important</td><td>271</td><td>increase</td><td>825</td><td>give</td><td>287</td></tr><tr><td>appropriate</td><td>888</td><td>available</td><td>266</td><td>provide</td><td>772</td><td>exist</td><td>277</td></tr><tr><td>natural</td><td>730</td><td>effective</td><td>265</td><td>promote</td><td>724</td><td>relate</td><td>261</td></tr><tr><td>human</td><td>712</td><td>different</td><td>255</td><td>use</td><td>626</td><td>depend</td><td>246</td></tr><tr><td>regional</td><td>668</td><td>marine</td><td>243</td><td>improve</td><td>623</td><td>lead</td><td>236</td></tr><tr><td>local</td><td>607</td><td>necessary</td><td>236</td><td>need</td><td>553</td><td>build</td><td>231</td></tr><tr><td>many</td><td>556</td><td>great</td><td>232</td><td>reduce</td><td>548</td><td>follow</td><td>227</td></tr><tr><td>new</td><td>555</td><td>good</td><td>229</td><td>take</td><td>533</td><td>identify</td><td>226</td></tr><tr><td>relevant</td><td>472</td><td>non-governmental</td><td>229</td><td>make</td><td>520</td><td>consider</td><td>221</td></tr><tr><td>high</td><td>471</td><td>rural</td><td>225</td><td>require</td><td>520</td><td>assess</td><td>216</td></tr><tr><td>social</td><td>465</td><td>integrated</td><td>223</td><td>strengthen</td><td>471</td><td>enhance</td><td>208</td></tr><tr><td>more</td><td>446</td><td>hazardous</td><td>212</td><td>support</td><td>449</td><td>meet</td><td>208</td></tr><tr><td>urban</td><td>381</td><td>small</td><td>212</td><td>achieve</td><td>437</td><td>help</td><td>207</td></tr><tr><td>industrial</td><td>360</td><td>essential</td><td>211</td><td>ensure</td><td>422</td><td>manage</td><td>203</td></tr><tr><td>large</td><td>351</td><td>domestic</td><td>210</td><td>implement</td><td>416</td><td>address</td><td>200</td></tr><tr><td>scientific</td><td>345</td><td>future</td><td>207</td><td>could</td><td>414</td><td>create</td><td>196</td></tr><tr><td>financial</td><td>327</td><td>institutional</td><td>205</td><td>establish</td><td>399</td><td>involve</td><td>195</td></tr><tr><td>major</td><td>325</td><td>most</td><td>198</td><td>may</td><td>399</td><td>contribute</td><td>190</td></tr></tbody></table>

<footnote n="27">²⁷ Le nombre d'occurrences de waste fait un bond de près de 400 occurrences sur les seuls deux chapitres 20 et 21 de l'Agenda 21 de 1992rio, précisément consacrés aux déchets ; les mentions des déchets sont aussi sensiblement plus présentes que celles de la pollution dans le rapport 2019unep.</footnote>

<footnote n="28">²⁸ Requête CQL : [enpos = "JJ.?” & enlemma!="@card@"]</footnote>

<footnote n="29">²⁹ Requête CQL : [enpos = "[VM].*"]</footnote>
De la même façon que pour les noms communs, on peut procéder au relevé des adjectifs qualificatifs ou des verbes quantitativement dominants (Tableau 4).

Considérons à présent les différentes réalisations en corpus des radicaux -health- et -pollut- (Tableau 5). La famille de health totalise 786 occurrences, dont 726 (92%) pour le seul nom simple health (toujours au singulier). On observe davantage de formes dérivées autour de la pollution (32 formes au lieu des 19 pour health), mais domine toujours une forme nominale de base et au singulier (pollution), qui représente la majeure partie des occurrences (575 sur 712, soit plus de 80%).

<table><caption>**Tableau 5.** Toutes les formes de mots<fnref n="30" /> du corpus contenant les radicaux -health-<fnref n="31" /> ou -pollut- 32</caption><thead><tr><th>Famille de Health</th><th>Fréq</th><th>Famille de Pollution</th><th>Fréq</th><th>Famille de Pollution</th><th>Fréq</th></tr></thead><tbody><tr><td>health</td><td>664</td><td>pollution</td><td>530</td><td>anti-pollution</td><td>1</td></tr><tr><td>Health</td><td>61</td><td>Pollution</td><td>45</td><td>High-pollution</td><td>1</td></tr><tr><td>healthy</td><td>33</td><td>pollutants</td><td>43</td><td>less-polluting</td><td>1</td></tr><tr><td>unhealthy</td><td>4</td><td>polluting</td><td>24</td><td>pollute</td><td>1</td></tr><tr><td>health-care</td><td>3</td><td>pollutant</td><td>9</td><td>Polluter</td><td>1</td></tr><tr><td>health-related</td><td>3</td><td>polluter</td><td>7</td><td>polluter-pays</td><td>1</td></tr><tr><td>Healthy</td><td>3</td><td>air-pollution</td><td>6</td><td>pollutes</td><td>1</td></tr><tr><td>healthier</td><td>2</td><td>polluted</td><td>6</td><td>Polluting</td><td>1</td></tr><tr><td>ill-health</td><td>2</td><td>pollution-related</td><td>5</td><td>pOllutiOn</td><td>1</td></tr><tr><td>pollution-health</td><td>2</td><td>low-polluting</td><td>4</td><td>POLLUTION</td><td>1</td></tr><tr><td>HEALTH</td><td>1</td><td>pollution-free</td><td>4</td><td>pollution-abatement</td><td>1</td></tr><tr><td>health-</td><td>1</td><td>Pollutants</td><td>3</td><td>pollution-control</td><td>1</td></tr><tr><td>healthTopics</td><td>1</td><td>Pollution-intensive</td><td>3</td><td>pollution-intensive</td><td>1</td></tr><tr><td>health-based</td><td>1</td><td>non-polluting</td><td>2</td><td>Pollution-Intensive</td><td>1</td></tr><tr><td>health-car</td><td>1</td><td>Pollutant</td><td>2</td><td>pollutive</td><td>1</td></tr><tr><td>Healthier</td><td>1</td><td>polluters</td><td>2</td><td></td><td></td></tr><tr><td>health-protecting</td><td>1</td><td>pollution-health</td><td>2</td><td></td><td></td></tr><tr><td>non-health</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>resource-infrastructure-health</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.2.2. Du lexique à la thématique : élaboration de requêtes étendues

D'un point de vue sémantique, les thèmes de santé ou de pollution pourraient cependant être exprimés à travers d'autres mots, basés sur d'autres radicaux. Nous pouvons utiliser un calcul de cooccurrences pour nous suggérer<fnref n="33" /> des candidats (Tableau 6).

<footnote n="30">³⁰ Il s'agit de mots au sens d'une délimitation automatique, qui n'est pas exempte d'erreurs, sur des textes numériques eux-mêmes non sans coquilles. Pour avoir une vision très claire (directe) des mots concernés, le recensement est établi au plus près des données, sur les formes graphiques des mots telles qu'elles se présentent dans les fichiers source (sans lemmatisation). Ainsi apparaissent ici par exemple toutes les variantes d'écriture avec ou sans majuscules.</footnote>

<footnote n="31">³¹ Requête CQL : ".*health.*"%c</footnote>

<footnote n="32">³² Requête CQL : ".*pollut.*"%c</footnote>

<footnote n="33">³³ Le calcul fournit des résultats bruts, tels que montrés dans le **Tableau 6** (où nous avons juste omis les chiffres, symboles et ponctuations). Ils ne sont bien sûr pas directement utilisables tels quels et demandent à être interprétés pour faire la part entre les relations de voisinage qui peuvent nous intéresser pour une généralisation thématique et celles qui proviennent de cas particuliers dans nos textes ou d'autres types de liens. Par exemple, dans les coocc Currents des mots de la famille de pollution, Delhi vient de l'étude de cas développée dans 2017unep ; Ramaswami est un auteur abondamment cité dans cette même section. D'une certaine façon, nos cooccurrences rendent compte de cette étude de cas.</footnote>
De la même façon que pour les noms communs, on peut procéder au relevé des adjectifs qualificatifs ou des verbes quantitativement dominants (Tableau 4).

Considérons à présent les différentes réalisations en corpus des radicaux -health- et -pollut- (Tableau 5). La famille de health totalise 786 occurrences, dont 726 (92%) pour le seul nom simple health (toujours au singulier). On observe davantage de formes dérivées autour de la pollution (32 formes au lieu des 19 pour health), mais domine toujours une forme nominale de base et au singulier (pollution), qui représente la majeure partie des occurrences (575 sur 712, soit plus de 80%).

<table><caption>Tableau 5. Toutes les formes de mots<fnref n="30" /> du corpus contenant les radicaux -health-<fnref n="31" /> ou -pollut- 32</caption><thead><tr><th>Famille de Health</th><th>Fréq</th><th>Famille de Pollution</th><th>Fréq</th><th>Famille de Pollution</th><th>Fréq</th></tr></thead><tbody><tr><td>health</td><td>664</td><td>pollution</td><td>530</td><td>anti-pollution</td><td>1</td></tr><tr><td>Health</td><td>61</td><td>Pollution</td><td>45</td><td>High-pollution</td><td>1</td></tr><tr><td>healthy</td><td>33</td><td>pollutants</td><td>43</td><td>less-polluting</td><td>1</td></tr><tr><td>unhealthy</td><td>4</td><td>polluting</td><td>24</td><td>pollute</td><td>1</td></tr><tr><td>health-care</td><td>3</td><td>pollutant</td><td>9</td><td>Polluter</td><td>1</td></tr><tr><td>health-related</td><td>3</td><td>polluter</td><td>7</td><td>polluter-pays</td><td>1</td></tr><tr><td>Healthy</td><td>3</td><td>air-pollution</td><td>6</td><td>pollutes</td><td>1</td></tr><tr><td>healthier</td><td>2</td><td>polluted</td><td>6</td><td>Polluting</td><td>1</td></tr><tr><td>ill-health</td><td>2</td><td>pollution-related</td><td>5</td><td>pOllutiOn</td><td>1</td></tr><tr><td>pollution-health</td><td>2</td><td>low-polluting</td><td>4</td><td>POLLUTION</td><td>1</td></tr><tr><td>HEALTH</td><td>1</td><td>pollution-free</td><td>4</td><td>pollution-abatement</td><td>1</td></tr><tr><td>health-</td><td>1</td><td>Pollutants</td><td>3</td><td>pollution-control</td><td>1</td></tr><tr><td>healthTopics</td><td>1</td><td>Pollution-intensive</td><td>3</td><td>pollution-intensive</td><td>1</td></tr><tr><td>health-based</td><td>1</td><td>non-polluting</td><td>2</td><td>Pollution-Intensive</td><td>1</td></tr><tr><td>health-car</td><td>1</td><td>Pollutant</td><td>2</td><td>pollutive</td><td>1</td></tr><tr><td>Healthier</td><td>1</td><td>polluters</td><td>2</td><td></td><td></td></tr><tr><td>health-protecting</td><td>1</td><td>pollution-health</td><td>2</td><td></td><td></td></tr><tr><td>non-health</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>resource-infrastructure-health</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.2.2. Du lexique à la thématique : élaboration de requêtes étendues

D'un point de vue sémantique, les thèmes de santé ou de pollution pourraient cependant être exprimés à travers d'autres mots, basés sur d'autres radicaux. Nous pouvons utiliser un calcul de cooccurrences pour nous suggérer<fnref n="33" /> des candidats (Tableau 6).

<footnote n="30">³⁰ Il s'agit de mots au sens d'une délimitation automatique, qui n'est pas exempte d'erreurs, sur des textes numériques eux-mêmes non sans coquilles. Pour avoir une vision très claire (directe) des mots concernés, le recensement est établi au plus près des données, sur les formes graphiques des mots telles qu'elles se présentent dans les fichiers source (sans lemmatisation). Ainsi apparaissent ici par exemple toutes les variantes d'écriture avec ou sans majuscules.</footnote>

<footnote n="31">³¹ Requête CQL : ".*health.*"%c</footnote>

<footnote n="32">³² Requête CQL : ".*pollut.*"%c</footnote>

<footnote n="33">³³ Le calcul fournit des résultats bruts, tels que montrés dans le **Tableau 6** (où nous avons juste omis les chiffres, symboles et ponctuations). Ils ne sont bien sûr pas directement utilisables tels quels et demandent à être interprétés pour faire la part entre les relations de voisinage qui peuvent nous intéresser pour une généralisation thématique et celles qui proviennent de cas particuliers dans nos textes ou d'autres types de liens. Par exemple, dans les coocc Currents des mots de la famille de pollution, Delhi vient de l'étude de cas développée dans 2017unep ; Ramaswami est un auteur abondamment cité dans cette même section. D'une certaine façon, nos cooccurrences rendent compte de cette étude de cas.</footnote>
<table><caption>**Tableau 6.** Les 50 premiers coocc Currents (lemmes) des mots des familles de health et pollution, dans un contexte d'une distance de 50 mots avant et après.</caption><thead><tr><th colspan="5">Coocc Currents de -health-</th><th colspan="5">Coocc Currents de -pollut-</th></tr><tr><th>Mot</th><th>F tot.</th><th>Co-F</th><th>Ind.</th><th>Dist</th><th>Mot</th><th>F tot</th><th>Co-F</th><th>Ind.</th><th>Dist</th></tr></thead><tbody><tr><td>health</td><td>673</td><td>300</td><td>111</td><td>20,5</td><td>air<sup>34</sup></td><td>302</td><td>245</td><td>189</td><td>4,1</td></tr><tr><td>impact</td><td>1243</td><td>334</td><td>57</td><td>15,2</td><td>pollution</td><td>577</td><td>283</td><td>128</td><td>22,6</td></tr><tr><td>human</td><td>735</td><td>221</td><td>46</td><td>9,9</td><td>control</td><td>348</td><td>153</td><td>61</td><td>9,4</td></tr><tr><td>care</td><td>95</td><td>67</td><td>42</td><td>1,9</td><td>city</td><td>451</td><td>173</td><td>59</td><td>16,9</td></tr><tr><td>PM</td><td>48</td><td>44</td><td>37</td><td>3,9</td><td>emission</td><td>465</td><td>150</td><td>40</td><td>14,7</td></tr><tr><td>disease</td><td>124</td><td>72</td><td>37</td><td>19,6</td><td>industry</td><td>397</td><td>109</td><td>23</td><td>19,7</td></tr><tr><td>particulate</td><td>44</td><td>39</td><td>32</td><td>8,8</td><td>PM2</td><td>37</td><td>28</td><td>20</td><td>18,7</td></tr><tr><td>exposure</td><td>55</td><td>37</td><td>22</td><td>13,5</td><td>infrastructure</td><td>364</td><td>97</td><td>19</td><td>20,1</td></tr><tr><td>matter</td><td>84</td><td>44</td><td>20</td><td>11,1</td><td>industrial</td><td>360</td><td>94</td><td>18</td><td>21,7</td></tr><tr><td>pollution</td><td>577</td><td>140</td><td>20</td><td>18,3</td><td>premature</td><td>34</td><td>25</td><td>18</td><td>11,7</td></tr><tr><td>air</td><td>302</td><td>91</td><td>19</td><td>16,0</td><td>damage</td><td>148</td><td>54</td><td>17</td><td>15,4</td></tr><tr><td>education</td><td>281</td><td>85</td><td>18</td><td>7,1</td><td>reduce</td><td>548</td><td>120</td><td>16</td><td>14,1</td></tr><tr><td>child</td><td>110</td><td>48</td><td>18</td><td>16,5</td><td>health</td><td>673</td><td>138</td><td>16</td><td>18,6</td></tr><tr><td>risk</td><td>356</td><td>96</td><td>17</td><td>13,4</td><td>multiple</td><td>107</td><td>43</td><td>16</td><td>14,0</td></tr><tr><td>communicable</td><td>27</td><td>22</td><td>16</td><td>23,3</td><td>waste</td><td>832</td><td>158</td><td>15</td><td>19,5</td></tr><tr><td>city</td><td>451</td><td>107</td><td>14</td><td>22,6</td><td>co-benefits</td><td>46</td><td>26</td><td>14</td><td>14,8</td></tr><tr><td>reproductive</td><td>17</td><td>16</td><td>14</td><td>4,4</td><td>quality</td><td>219</td><td>60</td><td>13</td><td>23,2</td></tr><tr><td>safe</td><td>138</td><td>49</td><td>14</td><td>19,7</td><td>resource-efficient</td><td>47</td><td>25</td><td>13</td><td>14,9</td></tr><tr><td>infrastructure</td><td>364</td><td>87</td><td>12</td><td>24,4</td><td>pollutant</td><td>57</td><td>27</td><td>12</td><td>17,6</td></tr><tr><td>environment</td><td>908</td><td>169</td><td>12</td><td>12,5</td><td>Delhi</td><td>54</td><td>26</td><td>12</td><td>15,7</td></tr><tr><td>mortality</td><td>37</td><td>22</td><td>12</td><td>15,9</td><td>death</td><td>51</td><td>25</td><td>12</td><td>13,7</td></tr><tr><td>diet</td><td>36</td><td>21</td><td>11</td><td>12,2</td><td>fuel</td><td>297</td><td>70</td><td>11</td><td>19,2</td></tr><tr><td>Health</td><td>53</td><td>25</td><td>10</td><td>16,9</td><td>exposure</td><td>55</td><td>25</td><td>11</td><td>15,2</td></tr><tr><td>sanitation</td><td>101</td><td>36</td><td>10</td><td>16,7</td><td>coal</td><td>85</td><td>30</td><td>9</td><td>23,0</td></tr><tr><td>chemical</td><td>300</td><td>72</td><td>10</td><td>23,9</td><td>transboundary</td><td>90</td><td>31</td><td>9</td><td>7,4</td></tr><tr><td>safety</td><td>107</td><td>37</td><td>10</td><td>12,6</td><td>Ramaswami</td><td>20</td><td>14</td><td>9</td><td>24,0</td></tr><tr><td>co-benefits</td><td>46</td><td>22</td><td>9</td><td>11,3</td><td>burning</td><td>30</td><td>17</td><td>9</td><td>26,2</td></tr><tr><td>traffic</td><td>46</td><td>22</td><td>9</td><td>20,3</td><td>energy</td><td>798</td><td>134</td><td>9</td><td>22,1</td></tr><tr><td>hazard</td><td>55</td><td>24</td><td>9</td><td>6,8</td><td>marine</td><td>243</td><td>57</td><td>9</td><td>16,3</td></tr><tr><td>worker</td><td>55</td><td>24</td><td>9</td><td>16,0</td><td>water</td><td>979</td><td>156</td><td>9</td><td>16,4</td></tr><tr><td>toxic</td><td>112</td><td>36</td><td>9</td><td>23,0</td><td>gas</td><td>215</td><td>52</td><td>9</td><td>18,7</td></tr><tr><td>nutrition</td><td>33</td><td>18</td><td>9</td><td>7,0</td><td>discharge</td><td>36</td><td>18</td><td>9</td><td>22,9</td></tr><tr><td>toxicity</td><td>33</td><td>18</td><td>9</td><td>10,8</td><td>associate</td><td>92</td><td>30</td><td>8</td><td>12,9</td></tr><tr><td>well-being</td><td>195</td><td>50</td><td>8</td><td>10,4</td><td>urban-industrial</td><td>17</td><td>12</td><td>8</td><td>15,7</td></tr><tr><td>woman</td><td>281</td><td>64</td><td>8</td><td>15,9</td><td>acidification</td><td>39</td><td>18</td><td>8</td><td>17,2</td></tr><tr><td>effect</td><td>326</td><td>71</td><td>8</td><td>13,9</td><td>bundle</td><td>15</td><td>11</td><td>8</td><td>22,7</td></tr><tr><td>Human</td><td>50</td><td>21</td><td>7</td><td>12,0</td><td>indoor</td><td>15</td><td>11</td><td>8</td><td>4,6</td></tr><tr><td>row</td><td>10</td><td>9</td><td>7</td><td>25,7</td><td>mitigation</td><td>54</td><td>21</td><td>8</td><td>11,0</td></tr><tr><td>Russia</td><td>10</td><td>9</td><td>7</td><td>28,7</td><td>reduction</td><td>199</td><td>46</td><td>7</td><td>12,7</td></tr><tr><td>climate</td><td>418</td><td>83</td><td>7</td><td>15,1</td><td>brick</td><td>16</td><td>11</td><td>7</td><td>8,7</td></tr><tr><td>indoor</td><td>15</td><td>11</td><td>7</td><td>22,7</td><td>coastal</td><td>163</td><td>40</td><td>7</td><td>24,0</td></tr><tr><td>pollutant</td><td>57</td><td>22</td><td>7</td><td>23,9</td><td>atmospheric</td><td>43</td><td>18</td><td>7</td><td>7,4</td></tr><tr><td>environmental</td><td>1606</td><td>240</td><td>7</td><td>17,5</td><td>waste-related</td><td>11</td><td>9</td><td>7</td><td>5,9</td></tr><tr><td>hazardous</td><td>212</td><td>50</td><td>7</td><td>19,9</td><td>end-of-pipe</td><td>17</td><td>11</td><td>7</td><td>11,5</td></tr><tr><td>drug</td><td>16</td><td>11</td><td>7</td><td>18,1</td><td>ship</td><td>17</td><td>11</td><td>7</td><td>13,6</td></tr><tr><td>control</td><td>348</td><td>71</td><td>7</td><td>21,2</td><td>source</td><td>443</td><td>79</td><td>7</td><td>16,9</td></tr><tr><td>maternal</td><td>11</td><td>9</td><td>7</td><td>15,2</td><td>flue</td><td>7</td><td>7</td><td>7</td><td>20,4</td></tr><tr><td>Ressource</td><td>11</td><td>9</td><td>7</td><td>27,9</td><td>hazard</td><td>55</td><td>20</td><td>7</td><td>18,6</td></tr><tr><td>respiratory</td><td>14</td><td>10</td><td>6</td><td>15,9</td><td>land-based</td><td>25</td><td>13</td><td>6</td><td>14,8</td></tr><tr><td>urban-industrial</td><td>17</td><td>11</td><td>6</td><td>18,1</td><td>feature</td><td>33</td><td>15</td><td>6</td><td>12,9</td></tr></tbody></table>

<footnote n="34">³⁴ Pour ce calcul, les lemmes *air* et *Air*, correspondant en fait tous deux au nom commun *air* et apparaissant tous deux dans les 25 premiers coocc Currents de la famille de pollution, ont été regroupés.</footnote>
<table><caption>**Tableau 6.** Les 50 premiers coocc Currents (lemmes) des mots des familles de health et pollution, dans un contexte d'une distance de 50 mots avant et après.</caption><thead><tr><th colspan="5">Coocc Currents de -health-</th><th colspan="5">Coocc Currents de -pollut-</th></tr><tr><th>Mot</th><th>F tot.</th><th>Co-F</th><th>Ind.</th><th>Dist</th><th>Mot</th><th>F tot</th><th>Co-F</th><th>Ind.</th><th>Dist</th></tr></thead><tbody><tr><td>health</td><td>673</td><td>300</td><td>111</td><td>20,5</td><td>air<sup>34</sup></td><td>302</td><td>245</td><td>189</td><td>4,1</td></tr><tr><td>impact</td><td>1243</td><td>334</td><td>57</td><td>15,2</td><td>pollution</td><td>577</td><td>283</td><td>128</td><td>22,6</td></tr><tr><td>human</td><td>735</td><td>221</td><td>46</td><td>9,9</td><td>control</td><td>348</td><td>153</td><td>61</td><td>9,4</td></tr><tr><td>care</td><td>95</td><td>67</td><td>42</td><td>1,9</td><td>city</td><td>451</td><td>173</td><td>59</td><td>16,9</td></tr><tr><td>PM</td><td>48</td><td>44</td><td>37</td><td>3,9</td><td>emission</td><td>465</td><td>150</td><td>40</td><td>14,7</td></tr><tr><td>disease</td><td>124</td><td>72</td><td>37</td><td>19,6</td><td>industry</td><td>397</td><td>109</td><td>23</td><td>19,7</td></tr><tr><td>particulate</td><td>44</td><td>39</td><td>32</td><td>8,8</td><td>PM2</td><td>37</td><td>28</td><td>20</td><td>18,7</td></tr><tr><td>exposure</td><td>55</td><td>37</td><td>22</td><td>13,5</td><td>infrastructure</td><td>364</td><td>97</td><td>19</td><td>20,1</td></tr><tr><td>matter</td><td>84</td><td>44</td><td>20</td><td>11,1</td><td>industrial</td><td>360</td><td>94</td><td>18</td><td>21,7</td></tr><tr><td>pollution</td><td>577</td><td>140</td><td>20</td><td>18,3</td><td>premature</td><td>34</td><td>25</td><td>18</td><td>11,7</td></tr><tr><td>air</td><td>302</td><td>91</td><td>19</td><td>16,0</td><td>damage</td><td>148</td><td>54</td><td>17</td><td>15,4</td></tr><tr><td>education</td><td>281</td><td>85</td><td>18</td><td>7,1</td><td>reduce</td><td>548</td><td>120</td><td>16</td><td>14,1</td></tr><tr><td>child</td><td>110</td><td>48</td><td>18</td><td>16,5</td><td>health</td><td>673</td><td>138</td><td>16</td><td>18,6</td></tr><tr><td>risk</td><td>356</td><td>96</td><td>17</td><td>13,4</td><td>multiple</td><td>107</td><td>43</td><td>16</td><td>14,0</td></tr><tr><td>communicable</td><td>27</td><td>22</td><td>16</td><td>23,3</td><td>waste</td><td>832</td><td>158</td><td>15</td><td>19,5</td></tr><tr><td>city</td><td>451</td><td>107</td><td>14</td><td>22,6</td><td>co-benefits</td><td>46</td><td>26</td><td>14</td><td>14,8</td></tr><tr><td>reproductive</td><td>17</td><td>16</td><td>14</td><td>4,4</td><td>quality</td><td>219</td><td>60</td><td>13</td><td>23,2</td></tr><tr><td>safe</td><td>138</td><td>49</td><td>14</td><td>19,7</td><td>resource-efficient</td><td>47</td><td>25</td><td>13</td><td>14,9</td></tr><tr><td>infrastructure</td><td>364</td><td>87</td><td>12</td><td>24,4</td><td>pollutant</td><td>57</td><td>27</td><td>12</td><td>17,6</td></tr><tr><td>environment</td><td>908</td><td>169</td><td>12</td><td>12,5</td><td>Delhi</td><td>54</td><td>26</td><td>12</td><td>15,7</td></tr><tr><td>mortality</td><td>37</td><td>22</td><td>12</td><td>15,9</td><td>death</td><td>51</td><td>25</td><td>12</td><td>13,7</td></tr><tr><td>diet</td><td>36</td><td>21</td><td>11</td><td>12,2</td><td>fuel</td><td>297</td><td>70</td><td>11</td><td>19,2</td></tr><tr><td>Health</td><td>53</td><td>25</td><td>10</td><td>16,9</td><td>exposure</td><td>55</td><td>25</td><td>11</td><td>15,2</td></tr><tr><td>sanitation</td><td>101</td><td>36</td><td>10</td><td>16,7</td><td>coal</td><td>85</td><td>30</td><td>9</td><td>23,0</td></tr><tr><td>chemical</td><td>300</td><td>72</td><td>10</td><td>23,9</td><td>transboundary</td><td>90</td><td>31</td><td>9</td><td>7,4</td></tr><tr><td>safety</td><td>107</td><td>37</td><td>10</td><td>12,6</td><td>Ramaswami</td><td>20</td><td>14</td><td>9</td><td>24,0</td></tr><tr><td>co-benefits</td><td>46</td><td>22</td><td>9</td><td>11,3</td><td>burning</td><td>30</td><td>17</td><td>9</td><td>26,2</td></tr><tr><td>traffic</td><td>46</td><td>22</td><td>9</td><td>20,3</td><td>energy</td><td>798</td><td>134</td><td>9</td><td>22,1</td></tr><tr><td>hazard</td><td>55</td><td>24</td><td>9</td><td>6,8</td><td>marine</td><td>243</td><td>57</td><td>9</td><td>16,3</td></tr><tr><td>worker</td><td>55</td><td>24</td><td>9</td><td>16,0</td><td>water</td><td>979</td><td>156</td><td>9</td><td>16,4</td></tr><tr><td>toxic</td><td>112</td><td>36</td><td>9</td><td>23,0</td><td>gas</td><td>215</td><td>52</td><td>9</td><td>18,7</td></tr><tr><td>nutrition</td><td>33</td><td>18</td><td>9</td><td>7,0</td><td>discharge</td><td>36</td><td>18</td><td>9</td><td>22,9</td></tr><tr><td>toxicity</td><td>33</td><td>18</td><td>9</td><td>10,8</td><td>associate</td><td>92</td><td>30</td><td>8</td><td>12,9</td></tr><tr><td>well-being</td><td>195</td><td>50</td><td>8</td><td>10,4</td><td>urban-industrial</td><td>17</td><td>12</td><td>8</td><td>15,7</td></tr><tr><td>woman</td><td>281</td><td>64</td><td>8</td><td>15,9</td><td>acidification</td><td>39</td><td>18</td><td>8</td><td>17,2</td></tr><tr><td>effect</td><td>326</td><td>71</td><td>8</td><td>13,9</td><td>bundle</td><td>15</td><td>11</td><td>8</td><td>22,7</td></tr><tr><td>Human</td><td>50</td><td>21</td><td>7</td><td>12,0</td><td>indoor</td><td>15</td><td>11</td><td>8</td><td>4,6</td></tr><tr><td>row</td><td>10</td><td>9</td><td>7</td><td>25,7</td><td>mitigation</td><td>54</td><td>21</td><td>8</td><td>11,0</td></tr><tr><td>Russia</td><td>10</td><td>9</td><td>7</td><td>28,7</td><td>reduction</td><td>199</td><td>46</td><td>7</td><td>12,7</td></tr><tr><td>climate</td><td>418</td><td>83</td><td>7</td><td>15,1</td><td>brick</td><td>16</td><td>11</td><td>7</td><td>8,7</td></tr><tr><td>indoor</td><td>15</td><td>11</td><td>7</td><td>22,7</td><td>coastal</td><td>163</td><td>40</td><td>7</td><td>24,0</td></tr><tr><td>pollutant</td><td>57</td><td>22</td><td>7</td><td>23,9</td><td>atmospheric</td><td>43</td><td>18</td><td>7</td><td>7,4</td></tr><tr><td>environmental</td><td>1606</td><td>240</td><td>7</td><td>17,5</td><td>waste-related</td><td>11</td><td>9</td><td>7</td><td>5,9</td></tr><tr><td>hazardous</td><td>212</td><td>50</td><td>7</td><td>19,9</td><td>end-of-pipe</td><td>17</td><td>11</td><td>7</td><td>11,5</td></tr><tr><td>drug</td><td>16</td><td>11</td><td>7</td><td>18,1</td><td>ship</td><td>17</td><td>11</td><td>7</td><td>13,6</td></tr><tr><td>control</td><td>348</td><td>71</td><td>7</td><td>21,2</td><td>source</td><td>443</td><td>79</td><td>7</td><td>16,9</td></tr><tr><td>maternal</td><td>11</td><td>9</td><td>7</td><td>15,2</td><td>flue</td><td>7</td><td>7</td><td>7</td><td>20,4</td></tr><tr><td>Ressource</td><td>11</td><td>9</td><td>7</td><td>27,9</td><td>hazard</td><td>55</td><td>20</td><td>7</td><td>18,6</td></tr><tr><td>respiratory</td><td>14</td><td>10</td><td>6</td><td>15,9</td><td>land-based</td><td>25</td><td>13</td><td>6</td><td>14,8</td></tr><tr><td>urban-industrial</td><td>17</td><td>11</td><td>6</td><td>18,1</td><td>feature</td><td>33</td><td>15</td><td>6</td><td>12,9</td></tr></tbody></table>

<footnote n="34">³⁴ Pour ce calcul, les lemmes *air* et *Air*, correspondant en fait tous deux au nom commun *air* et apparaissant tous deux dans les 25 premiers coocc Currents de la famille de pollution, ont été regroupés.</footnote>
Le calcul de cooccurrence fournit un indice statistique lié à la probabilité que le mot cooccurrent apparaisse avec une fréquence aussi élevée (c'est-à-dire supérieure ou égale à celle constatée) au voisinage du mot choisi comme pivot initial. Les voisinages sont ici définis comme un empan de 50 mots de part et d'autre du mot pivot : d'autres réglages seraient possibles mais une fenêtre d'une centaine de mots nous semble bien en mesure de capter des relations thématiques.

À partir de ces listes, d'intuitions complémentaires, et des observations des contextes pour vérifier l'interprétation, nous pouvons construire quelques thématiques plus couvrantes :

* On complète le radical *pollut-* avec les dérivés de *chemical*, *emission* et *waste*<fnref n="35" />, ce qui correspond à 86 formes de mot différentes et 2470 occurrences en tout dans le corpus ;

* Le radical *-heath-* peut quant à lui être étendu avec les dérivés de *disease* et *mortality*<fnref n="36" />, pour couvrir 25 formes de mot différentes et 949 occurrences en tout.

De la même façon, nous définissons des requêtes pour étoffer les autres thématiques qui nous intéressent :

* La problématique financière pourra être appréhendée aussi à travers les dérivés de *insurance*, *invest-*, et *subsid*<fnref n="37" />, soit 42 formes de mot différentes pour 841 occurrences.

* La place de la *justice* s'appuiera également sur les mentions de *right*, *law* et *responsibility* (singulier et pluriel)<fnref n="38" />, totalisant 17 formes de mot différentes pour 547 occurrences.

* Pour *resource*, il ne nous a pas semblé utile d'étendre au-delà de la famille du mot<fnref n="39" />, qui rassemble déjà 59 formes de mot différentes pour 3472 occurrences.

### 3.2.3. Lorsqu'un même mot cache plusieurs usages : illustration avec la distinction singulier/pluriel de *resource*

Les coocc Currents sont par ailleurs globalement très éclairants sur les usages du mot pivot en corpus, car ils forment une synthèse statistique et lexicale de ses contextes d'emploi. Nous pouvons par exemple nous demander si l'on a des usages analogues ou différenciés entre le singulier et le pluriel de resource. On trouve que resource et resources ont quelques coocc Currents en commun tels que natural et use, mais que certains autres coocc Currents sont plutôt en affinité avec le singulier (efficiency, decoupling, panel, base, impacts, sustainability, extraction, consumption...), et d'autres encore avec le pluriel (water, management, biological, land, sustainable, living, conservation, marine...). Sémantiquement, cela rejoint un comportement souvent observé en textométrie : le singulier du nom prend un sens plus abstrait, théorique et général ; ici il semble aussi lié à la description des processus autour des ressources ; quant au pluriel, il semble en affinité avec un sens plus concret, des contextes plus détaillés, et l'évocation d'entités plutôt que de processus. Dans le cas du mot resource donc, il peut être intéressant pour certaines analyses de considérer séparément le singulier et le pluriel.

<footnote n="35">³⁵ Requête CQL : [enlemma=".*(chemical|emission|pollut|wast).*"%c]</footnote>

<footnote n="36">³⁶ Requête CQL : [enlemma=".*(disease|health|mortality).*"%c]</footnote>

<footnote n="37">³⁷ Requête CQL : [enlemma=".*(financ|insurance|invest|subsid).*"%c & word!=".*investig.*"%c]</footnote>

<footnote n="38">³⁸ Requête CQL : [enlemma="justice|law|rights?|responsibility"%c]</footnote>

<footnote n="39">³⁹ Requête CQL : ".*resource.*"%c ou [enlemma=".*resource.*"%c] (même résultat)</footnote>
Le calcul de cooccurrence fournit un indice statistique lié à la probabilité que le mot cooccurrent apparaisse avec une fréquence aussi élevée (c'est-à-dire supérieure ou égale à celle constatée) au voisinage du mot choisi comme pivot initial. Les voisinages sont ici définis comme un empan de 50 mots de part et d'autre du mot pivot : d'autres réglages seraient possibles mais une fenêtre d'une centaine de mots nous semble bien en mesure de capter des relations thématiques.

À partir de ces listes, d'intuitions complémentaires, et des observations des contextes pour vérifier l'interprétation, nous pouvons construire quelques thématiques plus couvrantes :

* On complète le radical *pollut-* avec les dérivés de *chemical*, *emission* et *waste*<fnref n="35" />, ce qui correspond à 86 formes de mot différentes et 2470 occurrences en tout dans le corpus ;

* Le radical *-heath-* peut quant à lui être étendu avec les dérivés de *disease* et *mortality*<fnref n="36" />, pour couvrir 25 formes de mot différentes et 949 occurrences en tout.

De la même façon, nous définissons des requêtes pour étoffer les autres thématiques qui nous intéressent :

* La problématique financière pourra être appréhendée aussi à travers les dérivés de *insurance*, *invest-*, et *subsid*<fnref n="37" />, soit 42 formes de mot différentes pour 841 occurrences.

* La place de la *justice* s'appuiera également sur les mentions de *right*, *law* et *responsibility* (singulier et pluriel)<fnref n="38" />, totalisant 17 formes de mot différentes pour 547 occurrences.

* Pour *resource*, il ne nous a pas semblé utile d'étendre au-delà de la famille du mot<fnref n="39" />, qui rassemble déjà 59 formes de mot différentes pour 3472 occurrences.

### 3.2.3. Lorsqu'un même mot cache plusieurs usages : illustration avec la distinction singulier/pluriel de *resource*

Les coocc Currents sont par ailleurs globalement très éclairants sur les usages du mot pivot en corpus, car ils forment une synthèse statistique et lexicale de ses contextes d'emploi. Nous pouvons par exemple nous demander si l'on a des usages analogues ou différenciés entre le singulier et le pluriel de resource. On trouve que resource et resources ont quelques coocc Currents en commun tels que natural et use, mais que certains autres coocc Currents sont plutôt en affinité avec le singulier (efficiency, decoupling, panel, base, impacts, sustainability, extraction, consumption...), et d'autres encore avec le pluriel (water, management, biological, land, sustainable, living, conservation, marine...). Sémantiquement, cela rejoint un comportement souvent observé en textométrie : le singulier du nom prend un sens plus abstrait, théorique et général ; ici il semble aussi lié à la description des processus autour des ressources ; quant au pluriel, il semble en affinité avec un sens plus concret, des contextes plus détaillés, et l'évocation d'entités plutôt que de processus. Dans le cas du mot resource donc, il peut être intéressant pour certaines analyses de considérer séparément le singulier et le pluriel.

<footnote n="35">³⁵ Requête CQL : [enlemma=".*(chemical|emission|pollut|wast).*"%c]</footnote>

<footnote n="36">³⁶ Requête CQL : [enlemma=".*(disease|health|mortality).*"%c]</footnote>

<footnote n="37">³⁷ Requête CQL : [enlemma=".*(financ|insurance|invest|subsid).*"%c & word!=".*investig.*"%c]</footnote>

<footnote n="38">³⁸ Requête CQL : [enlemma="justice|law|rights?|responsibility"%c]</footnote>

<footnote n="39">³⁹ Requête CQL : ".*resource.*"%c ou [enlemma=".*resource.*"%c] (même résultat)</footnote>
## 3.3. Contexte situationnel et affinités contextuelles

### 3.3.1. La répartition des mentions : à quelle période ? dans quels textes ? dans quels chapitres ? Spécialisations textuelles en diachronie

<table><caption>**Tableau 7. Fréquence des 5 thématiques dans les textes<sup>40</sup>**</caption><thead><tr><th></th><th>1972<br>palme</th><th>1972<br>stockholm</th><th>1987<br>brundt<br>land</th><th>1992<br>rio</th><th>2015<br>unep</th><th>2017<br>unep</th><th>2019<br>unep</th><th>2021<br>03<br>nasem</th><th>2021<br>04<br>nasem</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Taille</strong></td><td>2257</td><td>2435</td><td>154850</td><td>180549</td><td>15725</td><td>54797</td><td>82235</td><td>10726</td><td>2773</td><td>506347</td></tr><tr><td>1POLLUTION</td><td>9</td><td>4</td><td>542</td><td>908</td><td>32</td><td>588</td><td>380</td><td>3</td><td>4</td><td>2470</td></tr><tr><td>2HEALTH</td><td>1</td><td>3</td><td>213</td><td>441</td><td>35</td><td>104</td><td>132</td><td>6</td><td>12</td><td>947</td></tr><tr><td>3JUSTICE</td><td>2</td><td>13</td><td>235</td><td>207</td><td>7</td><td>24</td><td>39</td><td>20</td><td>0</td><td>547</td></tr><tr><td>4FINANCE</td><td>0</td><td>2</td><td>271</td><td>347</td><td>21</td><td>85</td><td>60</td><td>5</td><td>3</td><td>794</td></tr><tr><td>5RESOURCE</td><td>10</td><td>10</td><td>619</td><td>925</td><td>258</td><td>727</td><td>911</td><td>10</td><td>1</td><td>3471</td></tr></tbody></table>

Les décomptes permettent de hiérarchiser les thématiques à partir des fréquences totales (Tableau 7). Ainsi, les ressources apparaissent comme une préoccupation majeure dans le corpus, suivies par la pollution et la santé ; la dimension finance devance les aspects justice, ces deux thématiques étant moins représentées et semblant employées de façon plus variable dans le corpus, en étant même absentes de certains textes. Cependant, le recours à une mesure statistique est utile pour mieux apprécier les variations : la textométrie propose à cet effet le calcul des spécificités.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 5. Répartition (Spécificités) des 5 thématiques POLLUTION (pollution, waste...), HEALTH (health, diseases...), JUSTICE (rights...), FINANCE (investment...) et RESOURCE (resources...) dans les textes du corpus**</figcaption></figure>

<footnote n="40"><sup>40</sup> Les légères différences de décompte avec les effectifs indiqués pour les thématiques viennent du fait qu'ici dans le tableau chaque mot n'est comptabilisé qu'une seule fois, et donc un mot comme "pollution-health" a été ici compté dans le thème 1POLLUTION et manque donc dans le thème 2HEALTH.</footnote>
## 3.3. Contexte situationnel et affinités contextuelles

### 3.3.1. La répartition des mentions : à quelle période ? dans quels textes ? dans quels chapitres ? Spécialisations textuelles en diachronie

<table><caption>**Tableau 7. Fréquence des 5 thématiques dans les textes<sup>40</sup>**</caption><thead><tr><th></th><th>1972<br>palme</th><th>1972<br>stockholm</th><th>1987<br>brundt<br>land</th><th>1992<br>rio</th><th>2015<br>unep</th><th>2017<br>unep</th><th>2019<br>unep</th><th>2021<br>03<br>nasem</th><th>2021<br>04<br>nasem</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Taille</strong></td><td>2257</td><td>2435</td><td>154850</td><td>180549</td><td>15725</td><td>54797</td><td>82235</td><td>10726</td><td>2773</td><td>506347</td></tr><tr><td>1POLLUTION</td><td>9</td><td>4</td><td>542</td><td>908</td><td>32</td><td>588</td><td>380</td><td>3</td><td>4</td><td>2470</td></tr><tr><td>2HEALTH</td><td>1</td><td>3</td><td>213</td><td>441</td><td>35</td><td>104</td><td>132</td><td>6</td><td>12</td><td>947</td></tr><tr><td>3JUSTICE</td><td>2</td><td>13</td><td>235</td><td>207</td><td>7</td><td>24</td><td>39</td><td>20</td><td>0</td><td>547</td></tr><tr><td>4FINANCE</td><td>0</td><td>2</td><td>271</td><td>347</td><td>21</td><td>85</td><td>60</td><td>5</td><td>3</td><td>794</td></tr><tr><td>5RESOURCE</td><td>10</td><td>10</td><td>619</td><td>925</td><td>258</td><td>727</td><td>911</td><td>10</td><td>1</td><td>3471</td></tr></tbody></table>

Les décomptes permettent de hiérarchiser les thématiques à partir des fréquences totales (Tableau 7). Ainsi, les ressources apparaissent comme une préoccupation majeure dans le corpus, suivies par la pollution et la santé ; la dimension finance devance les aspects justice, ces deux thématiques étant moins représentées et semblant employées de façon plus variable dans le corpus, en étant même absentes de certains textes. Cependant, le recours à une mesure statistique est utile pour mieux apprécier les variations : la textométrie propose à cet effet le calcul des spécificités.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 5. Répartition (Spécificités) des 5 thématiques POLLUTION (pollution, waste...), HEALTH (health, diseases...), JUSTICE (rights...), FINANCE (investment...) et RESOURCE (resources...) dans les textes du corpus**</figcaption></figure>

<footnote n="40"><sup>40</sup> Les légères différences de décompte avec les effectifs indiqués pour les thématiques viennent du fait qu'ici dans le tableau chaque mot n'est comptabilisé qu'une seule fois, et donc un mot comme "pollution-health" a été ici compté dans le thème 1POLLUTION et manque donc dans le thème 2HEALTH.</footnote>
Un diagramme de spécificités calculées sur les 5 thématiques (Figure 5) donne à lire les informations suivantes :

* La **pollution** ressort comme sur-représentée dans **2017unep** ; ses mentions semblent en revanche sous-représentées dans 1987brundtland, mais on verra plus tard que c'est un effet un peu trompeur du caractère très large du rapport Brundtland et de son organisation en chapitres thématiques : le terme *pollution* est très densément présent dans le chapitre consacré au sujet.

* La **santé** semble particulièrement présente dans **1992rio**, mais aussi dans **202104nasem** (la notion dépasse le seuil de spécificité malgré la courte taille du texte qui le pénalise statistiquement).

* Les préoccupations de **justice** sont plus verbalisées dans **Stockholm** et **Brundtland** (notamment chapitres finaux, 10 sur les *Commons* et 12 sur l'institutionnel) ; elles sont en contrepoint moins présentes dans les rapports UNEP.

* Pour les aspects **financiers**, le vocabulaire semble plus fréquent dans **1992rio**, mais cela pourrait être en partie lié à des phraséologies récurrentes (ce texte présente beaucoup de reprises et de répétitions internes, la mise au point du texte semble avoir utilisé de nombreuses briques rédactionnelles sous forme de phrases génériques et de paragraphes-types réutilisés et adaptés de section en section).

* Les **ressources** font clairement partie du vocabulaire central et très fréquent dans les rapports UNEP ; le sous-emploi dans le rapport Brundtland doit bien être compris comme relatif, il y a tout de même 619 occurrences dans ce rapport (mais elles apparaissent plus "diluées" vue la longueur).

Les spécificités donnent une appréciation globale, texte par texte. On peut compléter cet indicateur statistique global par une courbe de Progression, qui visualise le détail des apparitions des occurrences au fil du corpus.

**[Encart explicatif Progression]** Les courbes de Progression ont en abscisse le numéro d'ordre de chaque mot dans le corpus (dans l'ordre chronologique des textes et syntagmatique à l'intérieur des textes), et en ordonnée le nombre d'occurrences rencontrées depuis le premier mot du corpus. Ce sont des courbes cumulatives, elles ne peuvent donc qu'être ascendantes. Leur lecture doit s'attacher non pas à leur position relative (au-dessus ou en-dessous l'une de l'autre) mais à leur pente : une pente fortement croissante dénote une concentration d'apparition du thème ; à l'inverse, un plateau horizontal rend compte d'un passage sans mention du thème.
Un diagramme de spécificités calculées sur les 5 thématiques (Figure 5) donne à lire les informations suivantes :

* La **pollution** ressort comme sur-représentée dans **2017unep** ; ses mentions semblent en revanche sous-représentées dans 1987brundtland, mais on verra plus tard que c'est un effet un peu trompeur du caractère très large du rapport Brundtland et de son organisation en chapitres thématiques : le terme *pollution* est très densément présent dans le chapitre consacré au sujet.

* La **santé** semble particulièrement présente dans **1992rio**, mais aussi dans **202104nasem** (la notion dépasse le seuil de spécificité malgré la courte taille du texte qui le pénalise statistiquement).

* Les préoccupations de **justice** sont plus verbalisées dans **Stockholm** et **Brundtland** (notamment chapitres finaux, 10 sur les *Commons* et 12 sur l'institutionnel) ; elles sont en contrepoint moins présentes dans les rapports UNEP.

* Pour les aspects **financiers**, le vocabulaire semble plus fréquent dans **1992rio**, mais cela pourrait être en partie lié à des phraséologies récurrentes (ce texte présente beaucoup de reprises et de répétitions internes, la mise au point du texte semble avoir utilisé de nombreuses briques rédactionnelles sous forme de phrases génériques et de paragraphes-types réutilisés et adaptés de section en section).

* Les **ressources** font clairement partie du vocabulaire central et très fréquent dans les rapports UNEP ; le sous-emploi dans le rapport Brundtland doit bien être compris comme relatif, il y a tout de même 619 occurrences dans ce rapport (mais elles apparaissent plus "diluées" vue la longueur).

Les spécificités donnent une appréciation globale, texte par texte. On peut compléter cet indicateur statistique global par une courbe de Progression, qui visualise le détail des apparitions des occurrences au fil du corpus.

[Encart explicatif Progression] Les courbes de Progression ont en abscisse le numéro d'ordre de chaque mot dans le corpus (dans l'ordre chronologique des textes et syntagmatique à l'intérieur des textes), et en ordonnée le nombre d'occurrences rencontrées depuis le premier mot du corpus. Ce sont des courbes cumulatives, elles ne peuvent donc qu'être ascendantes. Leur lecture doit s'attacher non pas à leur position relative (au-dessus ou en-dessous l'une de l'autre) mais à leur pente : une pente fortement croissante dénote une concentration d'apparition du thème ; à l'inverse, un plateau horizontal rend compte d'un passage sans mention du thème.
<figure><img src="image_7.png" /></figure>

**Figure 6.** Évolution (Progression) des 5 thématiques POLLUTION (pollution, waste...), HEALTH (health, diseases...), JUSTICE (rights...), FINANCE (investment...) et RESOURCE (resources...). La 6e courbe (tracée avec le gris le plus clair) représente les mots de la famille de pollution.

La figure de Progression (**Figure 6**) confirme la forte présence de la thématique **RESOURCE**, relativement régulière, et plus marquée dans les rapports UNEP ; elle fait apparaître sa moindre présence dans la seconde moitié de 1992rio (à partir du chapitre 19 de l'Agenda 21, sur la gestion des produits toxiques) et dans les documents de la NASEM (que le calcul statistique mettait moins en évidence du fait de leur petite taille). La Progression montre en revanche un usage moins régulier de la thématique **POLLUTION**, laquelle est plus concentrée dans certains chapitres, en particulier pour les deux gros rapports 1987brundtland et 1992rio.

Cependant la lecture des courbes pour les quatre autres thématiques, de fréquence totale moindre et donc de moindre altitude, est plus difficile, d'où le "zoom" en figure suivante (**Figure 7**) pour mieux observer leurs variations de pente.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 6.** Évolution (Progression) des 5 thématiques POLLUTION (pollution, waste...), HEALTH (health, diseases...), JUSTICE (rights...), FINANCE (investment...) et RESOURCE (resources...). La 6e courbe (tracée avec le gris le plus clair) représente les mots de la famille de pollution.</figcaption></figure>

La figure de Progression (Figure 6) confirme la forte présence de la thématique RESOURCE, relativement régulière, et plus marquée dans les rapports UNEP ; elle fait apparaître sa moindre présence dans la seconde moitié de 1992rio (à partir du chapitre 19 de l'Agenda 21, sur la gestion des produits toxiques) et dans les documents de la NASEM (que le calcul statistique mettait moins en évidence du fait de leur petite taille). La Progression montre en revanche un usage moins régulier de la thématique POLLUTION, laquelle est plus concentrée dans certains chapitres, en particulier pour les deux gros rapports 1987brundtland et 1992rio.

Cependant la lecture des courbes pour les quatre autres thématiques, de fréquence totale moindre et donc de moindre altitude, est plus difficile, d'où le "zoom" en figure suivante (Figure 7) pour mieux observer leurs variations de pente.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 7. Évolution (Progression) : focus sur les chapitres des textes et sur les mots de la famille de pollution et les thématiques HEALTH (health, diseases...), JUSTICE (rights...), et FINANCE (investment...).**</figcaption></figure>

Cette nouvelle figure (Figure 7) permet de poursuivre l'examen des quatre thématiques moins fréquentes :

* Les thématiques de **pollution** et de **santé** ont tendance à avoir des zones de très forte concentration (**chapitres dédiés**); certains moments sont communs : les chapitres de Brundtland sur l'industrie (8) et la ville (9), dans l'agenda 21 de 1992rio la toute fin du chapitre santé (6), et dans 2019unep le chapitre 3 sur les impacts ; il ressort aussi que le rapport UNEP 2017 semble conjuguer très étroitement les deux notions à travers tout son propos.

* Les mentions relatives à la **finance** sont relativement régulières (un peu moins dans Brundtland, où se succèdent des zones de concentration et des zones d'absence) ; mais un tassement a tendance à apparaître à partir de 2019 (pente générale moins forte).

* Le vocabulaire lié à la **justice** prend une plus grande place dans les premiers textes ; il s'efface de façon assez notable des rapports UNEP (sachant que l'UNEP se charge davantage de questions matérielles environnementales) mais le premier NASEM (202103) lui donne à nouveau une place analogue à celle des premiers textes.

De ces différentes observations de répartition intertextuelle et intratextuelle, nous retenons que les cinq thématiques traversent tout le corpus, mais non sans certaines affinités. Le discours UNEP apparaît particulièrement centré sur les **ressources**, ce à quoi se superpose la place prise par la **pollution** dans le rapport 2017unep. La **santé** est massivement abordée dans 1992rio et 202104nasem, mais fait aussi l'objet de chapitres dédiés dans tous les autres gros rapports (1987brundtland, 2017unep, 2019unep) ; il est notable que plusieurs chapitres associent étroitement **santé et pollution**. Le vocabulaire de la **justice** apparaît plus présent dans les documents plus
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 7. Évolution (Progression) : focus sur les chapitres des textes et sur les mots de la famille de pollution et les thématiques HEALTH (health, diseases...), JUSTICE (rights...), et FINANCE (investment...).**</figcaption></figure>

Cette nouvelle figure (Figure 7) permet de poursuivre l'examen des quatre thématiques moins fréquentes :

* Les thématiques de **pollution** et de **santé** ont tendance à avoir des zones de très forte concentration (**chapitres dédiés**); certains moments sont communs : les chapitres de Brundtland sur l'industrie (8) et la ville (9), dans l'agenda 21 de 1992rio la toute fin du chapitre santé (6), et dans 2019unep le chapitre 3 sur les impacts ; il ressort aussi que le rapport UNEP 2017 semble conjuguer très étroitement les deux notions à travers tout son propos.

* Les mentions relatives à la **finance** sont relativement régulières (un peu moins dans Brundtland, où se succèdent des zones de concentration et des zones d'absence) ; mais un tassement a tendance à apparaître à partir de 2019 (pente générale moins forte).

* Le vocabulaire lié à la **justice** prend une plus grande place dans les premiers textes ; il s'efface de façon assez notable des rapports UNEP (sachant que l'UNEP se charge davantage de questions matérielles environnementales) mais le premier NASEM (202103) lui donne à nouveau une place analogue à celle des premiers textes.

De ces différentes observations de répartition intertextuelle et intratextuelle, nous retenons que les cinq thématiques traversent tout le corpus, mais non sans certaines affinités. Le discours UNEP apparaît particulièrement centré sur les **ressources**, ce à quoi se superpose la place prise par la **pollution** dans le rapport 2017unep. La **santé** est massivement abordée dans 1992rio et 202104nasem, mais fait aussi l'objet de chapitres dédiés dans tous les autres gros rapports (1987brundtland, 2017unep, 2019unep) ; il est notable que plusieurs chapitres associent étroitement **santé et pollution**. Le vocabulaire de la **justice** apparaît plus présent dans les documents plus
anciens (en particulier 1972stockholm et 1987brundtland) et correspond moins à l'angle de vue des documents UNEP.

### 3.3.2. Attirances à l'échelle du paragraphe

Nous pouvons par ailleurs mettre à profit le calcul de cooccurrences pour évaluer plus précisément les attirances contextuelles réciproques des notions sur lesquelles nous centrons notre étude. Dans ce travail nous avons défini le contexte de cooccurrence comme un empan d'une distance de 50 mots à gauche et à droite, de l'ordre du paragraphe<fnref n="41" />.

> **[Encart explicatif cooccurrence]** Le calcul des cooccurrences pour un mot P (dit pivot) consiste à calculer les spécificités de l'ensemble des contextes du mot P par rapport au corpus total. Autrement dit, un mot M qui a un indice de cooccurrence de 5 avec le mot P est un mot qui n'avait qu'une chance sur cent mille (le nombre de zéros correspond à la valeur de l'indice) d'apparaître avec une fréquence aussi élevée au voisinage du mot P. La manière de définir le voisinage (contexte) est un paramètre important du calcul. Il peut être défini par une distance en nombre de mots, à gauche ou/et à droite du pivot. Dans le logiciel TXM, il peut également être défini par toute unité structurelle (phrase, paragraphe, tour de parole, etc.) qui a été codée dans le corpus.

On notera tout d'abord, en revenant au **Tableau 6**, le **lien statistique très fort de health et pollution** entre eux (indice statistique entre 16 et 20⁴²), autrement dit les passages parlant de santé ont tendance à évoquer la pollution, et vice-versa. Les deux notions apparaissent contextuellement liées dans le corpus, non seulement donc au niveau des chapitres mais aussi à celui de passages plus étroits. Près de 140 contextes réunissent les mots (lemmes) *health* et *pollution*, de la Déclaration de Stockholm (1972) à celle de la NASEM (2021)<fnref n="43" />, et à travers de multiples chapitres à l'intérieur des documents longs.

Si nous nous intéressons au lien du mot *resource* avec nos deux thématiques HEALTH et POLLUTION, nous obtenons l'information que *resource* (au singulier) apparaît de façon marquée (plus souvent qu'en moyenne) dans les contextes de la thématique POLLUTION (indice de 7). Si au lieu de *resource* on considère le mot *energy*, le lien avec la thématique POLLUTION devient très marqué (indice statistique de 15), car de fait plus du tiers des nombreuses occurrences d'*energy* (269 sur 753) sont dans un voisinage de 50 mots d'un mot de la thématique POLLUTION. En revanche pour la santé, l'attirance contextuelle avec *resource* reste très marginale (elle tient essentiellement à 12 contextes communs avec *resource-related* sur les 26 apparitions de ce mot, rencontres toutes concentrées dans 2019unep).

Aucune attirance n'est contextuellement décelée au niveau des paragraphes entre les mots du thème FINANCE et ceux de la pollution ou de la santé. Si ces thèmes peuvent se rencontrer (par exemple on peut dénombrer 173 apparitions d'un mot de la pollution et d'un autre de la finance à moins de 50 mots de distance<fnref n="44" />), ces rencontres ne se produisent pas avec une fréquence supérieure à ce qu'on peut attendre vu les fréquences des deux thématiques et la taille du corpus.

<footnote n="41">⁴¹ Le logiciel permettrait de choisir le paragraphe comme unité de contexte, mais c'est notre corpus qui ne dispose pas de cette information (celle-ci était trop complexe à obtenir de façon formelle depuis les formats PDF de nos sources, avec les moyens à notre disposition).</footnote>

<footnote n="42">⁴² Soit moins d'une chance sur 10 millions de milliard (1 suivi de 16 zéros, probabilité de 10E-16) que les rencontres des mots dans les mêmes contextes puissent être attribuées au hasard.</footnote>

<footnote n="43">⁴³ À l'exception de deux documents courts, 1972palme et 202103nasem.</footnote>

<footnote n="44">⁴⁴ Requête CQL :
([enlemma=".*(chemical|emission|pollut|wast).*"%c][0,50][enlemma=".*(financ|insurance|investm|subsid).*"%c & word!=".*investig.*"%c])|([enlemma=".*(financ|insurance|investm|subsid).*"%c & word!=".*investig.*"%c][0,50][enlemma=".*(chemical|emission|pollut|wast).*"%c])</footnote>
anciens (en particulier 1972stockholm et 1987brundtland) et correspond moins à l'angle de vue des documents UNEP.

### 3.3.2. Attirances à l'échelle du paragraphe

Nous pouvons par ailleurs mettre à profit le calcul de cooccurrences pour évaluer plus précisément les attirances contextuelles réciproques des notions sur lesquelles nous centrons notre étude. Dans ce travail nous avons défini le contexte de cooccurrence comme un empan d'une distance de 50 mots à gauche et à droite, de l'ordre du paragraphe<fnref n="41" />.

> **[Encart explicatif cooccurrence]** Le calcul des cooccurrences pour un mot P (dit pivot) consiste à calculer les spécificités de l'ensemble des contextes du mot P par rapport au corpus total. Autrement dit, un mot M qui a un indice de cooccurrence de 5 avec le mot P est un mot qui n'avait qu'une chance sur cent mille (le nombre de zéros correspond à la valeur de l'indice) d'apparaître avec une fréquence aussi élevée au voisinage du mot P. La manière de définir le voisinage (contexte) est un paramètre important du calcul. Il peut être défini par une distance en nombre de mots, à gauche ou/et à droite du pivot. Dans le logiciel TXM, il peut également être défini par toute unité structurelle (phrase, paragraphe, tour de parole, etc.) qui a été codée dans le corpus.

On notera tout d'abord, en revenant au **Tableau 6**, le **lien statistique très fort de health et pollution** entre eux (indice statistique entre 16 et 20⁴²), autrement dit les passages parlant de santé ont tendance à évoquer la pollution, et vice-versa. Les deux notions apparaissent contextuellement liées dans le corpus, non seulement donc au niveau des chapitres mais aussi à celui de passages plus étroits. Près de 140 contextes réunissent les mots (lemmes) *health* et *pollution*, de la Déclaration de Stockholm (1972) à celle de la NASEM (2021)<fnref n="43" />, et à travers de multiples chapitres à l'intérieur des documents longs.

Si nous nous intéressons au lien du mot *resource* avec nos deux thématiques HEALTH et POLLUTION, nous obtenons l'information que *resource* (au singulier) apparaît de façon marquée (plus souvent qu'en moyenne) dans les contextes de la thématique POLLUTION (indice de 7). Si au lieu de *resource* on considère le mot *energy*, le lien avec la thématique POLLUTION devient très marqué (indice statistique de 15), car de fait plus du tiers des nombreuses occurrences d'*energy* (269 sur 753) sont dans un voisinage de 50 mots d'un mot de la thématique POLLUTION. En revanche pour la santé, l'attirance contextuelle avec *resource* reste très marginale (elle tient essentiellement à 12 contextes communs avec *resource-related* sur les 26 apparitions de ce mot, rencontres toutes concentrées dans 2019unep).

Aucune attirance n'est contextuellement décelée au niveau des paragraphes entre les mots du thème FINANCE et ceux de la pollution ou de la santé. Si ces thèmes peuvent se rencontrer (par exemple on peut dénombrer 173 apparitions d'un mot de la pollution et d'un autre de la finance à moins de 50 mots de distance<fnref n="44" />), ces rencontres ne se produisent pas avec une fréquence supérieure à ce qu'on peut attendre vu les fréquences des deux thématiques et la taille du corpus.

<footnote n="41">⁴¹ Le logiciel permettrait de choisir le paragraphe comme unité de contexte, mais c'est notre corpus qui ne dispose pas de cette information (celle-ci était trop complexe à obtenir de façon formelle depuis les formats PDF de nos sources, avec les moyens à notre disposition).</footnote>

<footnote n="42">⁴² Soit moins d'une chance sur 10 millions de milliard (1 suivi de 16 zéros, probabilité de 10E-16) que les rencontres des mots dans les mêmes contextes puissent être attribuées au hasard.</footnote>

<footnote n="43">⁴³ À l'exception de deux documents courts, 1972palme et 202103nasem.</footnote>

<footnote n="44">⁴⁴ Requête CQL :
([enlemma=".*(chemical|emission|pollut|wast).*"%c][0,50][enlemma=".*(financ|insurance|investm|subsid).*"%c & word!=".*investig.*"%c])|([enlemma=".*(financ|insurance|investm|subsid).*"%c & word!=".*investig.*"%c][0,50][enlemma=".*(chemical|emission|pollut|wast).*"%c])</footnote>
Pour ce qui concerne la thématique JUSTICE, un seul lien apparaît, celui du mot right (au singulier) avec la santé (avec 21 contextes communs, soit concernant près du quart des 87 occurrences de right), mais dans des voisinages larges : on évoque un droit en relation avec la santé, mais jamais directement un “droit à la santé”.

Si donc les 5 thématiques RESOURCE, POLLUTION, HEALTH, JUSTICE et FINANCE ont une forte présence à l'échelle globale du corpus, seul le lien entre santé et pollution semble particulièrement exprimé dans le détail des contextes, au sens où ces deux notions semblent s'attirer mutuellement et se concentrent dans les mêmes passages.

### 3.3.3. Autres évolutions lexicales à noter en toile de fond

En s'intéressant aux autres notions très présentes dans le corpus (les 100 noms communs les plus fréquents du **Tableau 3**), on peut repérer les notions dont l'usage se fait moindre au fil du temps (**Figure 8**) (on peut faire des regroupements d'ordre sémantique : *development*, *environment* et *conservation* ; *country*, *area* et *government* ; *industry* et *chemical*), et inversement, des notions dont l'usage s'intensifie<fnref n="45" /> (**Figure 9**) (*sustainability* et *goal* dont les *Sustainable Development Goals*, *climate* et *change* -souvent combinés en *climate change*-, *emission*, *example*).

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

**Figure 8. Vocabulaire en décroissance.** Courbes cumulatives au fil du corpus (Progression) des 8 noms communs sur les 100 plus fréquents du corpus présentant un usage qui s'amenuise au fil du temps.

<footnote n="45">⁴⁵ La récolte n'est pas si abondante car on a veillé à ne pas considérer certains noms devenant très fréquents dans les rapports UNEP, mais peu représentés dans les textes de la NASEM (par exemple : *impact*, *material*, *consumption*, *efficiency*, etc.) : l'interprétation serait alors plutôt de les considérer comme spécifiques du discours UNEP, plutôt que comme spécifiques de l'air du temps.</footnote>
Pour ce qui concerne la thématique JUSTICE, un seul lien apparaît, celui du mot right (au singulier) avec la santé (avec 21 contextes communs, soit concernant près du quart des 87 occurrences de right), mais dans des voisinages larges : on évoque un droit en relation avec la santé, mais jamais directement un “droit à la santé”.

Si donc les 5 thématiques RESOURCE, POLLUTION, HEALTH, JUSTICE et FINANCE ont une forte présence à l'échelle globale du corpus, seul le lien entre santé et pollution semble particulièrement exprimé dans le détail des contextes, au sens où ces deux notions semblent s'attirer mutuellement et se concentrent dans les mêmes passages.

### 3.3.3. Autres évolutions lexicales à noter en toile de fond

En s'intéressant aux autres notions très présentes dans le corpus (les 100 noms communs les plus fréquents du **Tableau 3**), on peut repérer les notions dont l'usage se fait moindre au fil du temps (**Figure 8**) (on peut faire des regroupements d'ordre sémantique : *development*, *environment* et *conservation* ; *country*, *area* et *government* ; *industry* et *chemical*), et inversement, des notions dont l'usage s'intensifie<fnref n="45" /> (**Figure 9**) (*sustainability* et *goal* dont les *Sustainable Development Goals*, *climate* et *change* -souvent combinés en *climate change*-, *emission*, *example*).

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

**Figure 8. Vocabulaire en décroissance.** Courbes cumulatives au fil du corpus (Progression) des 8 noms communs sur les 100 plus fréquents du corpus présentant un usage qui s'amenuise au fil du temps.

<footnote n="45">⁴⁵ La récolte n'est pas si abondante car on a veillé à ne pas considérer certains noms devenant très fréquents dans les rapports UNEP, mais peu représentés dans les textes de la NASEM (par exemple : *impact*, *material*, *consumption*, *efficiency*, etc.) : l'interprétation serait alors plutôt de les considérer comme spécifiques du discours UNEP, plutôt que comme spécifiques de l'air du temps.</footnote>
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 9. Vocabulaire montant.** Courbes cumulatives au fil du corpus (Progression) des 6 noms communs sur les 100 plus fréquents du corpus présentant un usage qui s'intensifie au fil du temps.</figcaption></figure>

À l'occasion de cette étude focalisée sur la répartition des 100 noms les plus fréquents, on remarque aussi que les rapports UNEP semblent éviter un vocabulaire négativement connoté en se distinguant par le sous-emploi tant de problem que de risk, effort et issue (Figure 10).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 10. Répartition d'un vocabulaire négatif/pessimiste.** Spécificités des noms effort, issue, problem et risk sur les neuf textes du corpus.</figcaption></figure>

Enfin, nous avions par ailleurs noté la bonne présence de la question démographique avec la forte fréquence du nom *population*, tout en nous interrogeant sur la façon dont cette question se déploie et s'articule dans le corpus. Un graphe de Progression (Figure 11) comme un diagramme de spécificités (Figure 12) mettent en évidence que c'est un sujet toujours présent mais qui n'occupe le devant de la scène que dans le rapport Brundtland (1987). La croissance de la population est pensée en lien avec la croissance économique et la préservation du bien-être, misant sur la technologie (1992) qui se précise en efficacité énergétique et en recyclage. A contrario, une notion qui pourrait être directement liée mais plus exigeante comme la sobriété ne semble pas une seule fois évoquée.<fnref n="46" />

<footnote n="46">⁴⁶ Aucun mot du corpus ne contient la suite de caractères "sob". Nous ne pouvons cependant pas formellement conclure à l'absence certaine du mot du fait des coquilles issues de l'extraction des textes à partir des PDF.</footnote>
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 9. Vocabulaire montant.** Courbes cumulatives au fil du corpus (Progression) des 6 noms communs sur les 100 plus fréquents du corpus présentant un usage qui s'intensifie au fil du temps.</figcaption></figure>

À l'occasion de cette étude focalisée sur la répartition des 100 noms les plus fréquents, on remarque aussi que les rapports UNEP semblent éviter un vocabulaire négativement connoté en se distinguant par le sous-emploi tant de problem que de risk, effort et issue (Figure 10).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 10. Répartition d'un vocabulaire négatif/pessimiste.** Spécificités des noms effort, issue, problem et risk sur les neuf textes du corpus.</figcaption></figure>

Enfin, nous avions par ailleurs noté la bonne présence de la question démographique avec la forte fréquence du nom *population*, tout en nous interrogeant sur la façon dont cette question se déploie et s'articule dans le corpus. Un graphe de Progression (Figure 11) comme un diagramme de spécificités (Figure 12) mettent en évidence que c'est un sujet toujours présent mais qui n'occupe le devant de la scène que dans le rapport Brundtland (1987). La croissance de la population est pensée en lien avec la croissance économique et la préservation du bien-être, misant sur la technologie (1992) qui se précise en efficacité énergétique et en recyclage. A contrario, une notion qui pourrait être directement liée mais plus exigeante comme la sobriété ne semble pas une seule fois évoquée.<fnref n="46" />

<footnote n="46">⁴⁶ Aucun mot du corpus ne contient la suite de caractères "sob". Nous ne pouvons cependant pas formellement conclure à l'absence certaine du mot du fait des coquilles issues de l'extraction des textes à partir des PDF.</footnote>
<figure><img src="image_12.png" /></figure>

**Figure 11.** Évolution (Progression) de population en regard de growth et de 7 autres notions liées à une forme de progrès matériel (technology, efficiency, sustainability, decoupling, well-being, recycling, circular).

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

**Figure 12.** Répartition (Spécificités) de population en regard de growth et de 7 autres notions liées à une forme de progrès matériel (technology, efficiency, sustainability, decoupling, well-being, recycling, circular).

## 3.4. De la syntaxe à la sémantique : observation systématique des constructions dans lesquelles s'ancrent les notions à l'étude

Dans cette section, nous examinons de façon systématique les syntagmes construits avec un mot précis donné (d'abord *health*, puis *pollution*)<sup>47</sup>, et non plus des familles de mots ou des thématiques. En effet, ce travail portant sur des régularités syntaxiques est plus efficace en travaillant sur une catégorie grammaticale donnée. Il se limite à ce qui est exprimé à travers les relations syntaxiques immédiates, ce qui est à garder à l'esprit à la lecture des sections suivantes : les décomptes portent sur des expressions explicites, pas sur la présence sémantique de l'idée, qui pourrait passer par d'autres formes d'expression plus diffuses. Mais les hiérarchies quantitatives et ordres de grandeur révèlent déjà certaines orientations et certains équilibres (ou déséquilibres).

<footnote n="47"><sup>47</sup> Ces mots seront pointés par les requêtes suivantes : [enlemma="health"%c] et [enlemma="pollution"). (Notons que le modifieur %c est nécessaire dans un seul des cas, l'outil TreeTagger associé plusieurs lemmes à "health" mais un seul à "pollution".)</footnote>
<figure><img src="image_12.png" /></figure>

**Figure 11.** Évolution (Progression) de population en regard de growth et de 7 autres notions liées à une forme de progrès matériel (technology, efficiency, sustainability, decoupling, well-being, recycling, circular).

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

**Figure 12.** Répartition (Spécificités) de population en regard de growth et de 7 autres notions liées à une forme de progrès matériel (technology, efficiency, sustainability, decoupling, well-being, recycling, circular).

## 3.4. De la syntaxe à la sémantique : observation systématique des constructions dans lesquelles s'ancrent les notions à l'étude

Dans cette section, nous examinons de façon systématique les syntagmes construits avec un mot précis donné (d'abord *health*, puis *pollution*)<sup>47</sup>, et non plus des familles de mots ou des thématiques. En effet, ce travail portant sur des régularités syntaxiques est plus efficace en travaillant sur une catégorie grammaticale donnée. Il se limite à ce qui est exprimé à travers les relations syntaxiques immédiates, ce qui est à garder à l'esprit à la lecture des sections suivantes : les décomptes portent sur des expressions explicites, pas sur la présence sémantique de l'idée, qui pourrait passer par d'autres formes d'expression plus diffuses. Mais les hiérarchies quantitatives et ordres de grandeur révèlent déjà certaines orientations et certains équilibres (ou déséquilibres).

<footnote n="47"><sup>47</sup> Ces mots seront pointés par les requêtes suivantes : [enlemma="health"%c] et [enlemma="pollution"). (Notons que le modifieur %c est nécessaire dans un seul des cas, l'outil TreeTagger associé plusieurs lemmes à "health" mais un seul à "pollution".)</footnote>
### 3.4.1. Les constructions d'emploi du nom *health*

#### 3.4.1.1. Un contexte dominant : les effets sur la santé, en lien avec l'environnement

Le nom *health* est très souvent employé dans des contextes qui parlent d'*impact(s)* (ou *risk(s)*, *effect(s)*, *problem(s)*, *hazard(s)*) pour la santé (*health* et souvent *human health*), en particulier en combinaison syntagmatique avec *environment(al)*, principalement en coordination (*and*) <fnref n="48" />. Ce motif lexico-syntaxique représente 191 occ. des 726 occurrences du nom *health*, soit plus du quart des usages de *health* (26,3 %), avec 48 réalisations différentes (**Tableau 8**).

<table><caption>**Tableau 8.** Liste des 48 réalisations du motif lexico-syntaxique de l'impact sur la santé (avec compléments optionnels human et environnement(al)) : relevé alphabétique et nombre d'occurrences dans le corpus (fréquence totale : 191 occurrences)</caption><thead><tr><td>Expression</td><td>Fréquence</td></tr></thead><tbody><tr><td>effect on human health</td><td>1</td></tr><tr><td>effects on environment and human health</td><td>1</td></tr><tr><td>effects on health and the environment</td><td>1</td></tr><tr><td>effects on human health</td><td>2</td></tr><tr><td>environmental and health effects</td><td>2</td></tr><tr><td>environmental and health impacts</td><td>5</td></tr><tr><td>environmental and human health impacts</td><td>2</td></tr><tr><td>environmental health hazards</td><td>3</td></tr><tr><td>environmental health impact</td><td>2</td></tr><tr><td>environmental health problems</td><td>2</td></tr><tr><td>hazards to health and environment</td><td>1</td></tr><tr><td>hazards to health and the environment</td><td>1</td></tr><tr><td>hazards to human health</td><td>1</td></tr><tr><td>hazards to human health and the environment</td><td>1</td></tr><tr><td>health and environmental effects</td><td>1</td></tr><tr><td>health and environmental impact</td><td>2</td></tr><tr><td>health and environmental impacts</td><td>5</td></tr><tr><td>health and environmental risks</td><td>2</td></tr><tr><td>health and environment effects</td><td>1</td></tr><tr><td>health and environment impacts</td><td>1</td></tr><tr><td>health and environment risks</td><td>1</td></tr><tr><td>health effects</td><td>10</td></tr><tr><td>Health effects</td><td>1</td></tr><tr><td>health hazard</td><td>1</td></tr><tr><td>health hazards</td><td>3</td></tr><tr><td>health impact</td><td>2</td></tr><tr><td>health impacts</td><td>64</td></tr><tr><td>Health impacts</td><td>4</td></tr><tr><td>Health Impacts</td><td>2</td></tr><tr><td>health problem</td><td>4</td></tr><tr><td>health problems</td><td>8</td></tr><tr><td>health risk</td><td>8</td></tr><tr><td>Health risk</td><td>1</td></tr><tr><td>health risks</td><td>14</td></tr><tr><td>human health and the environment hazards</td><td>1</td></tr></tbody></table>

<footnote n="48">⁴⁸ Requête CQL (en stratégie longest) : ((([enlemma="human"]?[enlemma="health"%c][enlemma="and"]?[enpos="DT|PP$"]?[enlemma="environnement(al) ?"])?)[[enlemma="environment(al) ?"]][enlemma="and"]?[enpos="DT|PP$"]?[enlemma="human"]?[enlemma="health"%c]))[enlemma="effect|impact|risk|problem|hazard"]).([enlemma="effect|impact|risk|problem|hazard"])?[word="on|to"%c]([enpos="DT|PP$"]?[enlemma="environment(al) ?"]?[enlemma="and"])?)[enpos="DT|PP$"]?[enlemma="human"]?[enlemma="health"%c][enlemma="and"]?[enpos="DT|PP$"]?[enlemma="environment(al) ?"]).)</footnote>
<table><tr><td>human health effects</td><td>2</td></tr><tr><td>human health impacts</td><td>6</td></tr><tr><td>human health risk</td><td>1</td></tr><tr><td>human health risks</td><td>1</td></tr><tr><td>impact on health and</td><td>2</td></tr><tr><td>impact on health and the environment</td><td>1</td></tr><tr><td>impact On human health and the environment</td><td>1</td></tr><tr><td>impacts on human health</td><td>3</td></tr><tr><td>impacts on human health and the environment</td><td>5</td></tr><tr><td>impacts on the environment and human health</td><td>1</td></tr><tr><td>risks to human health</td><td>1</td></tr><tr><td>risks to human health and the environment</td><td>4</td></tr><tr><td>risk to human health and the environment</td><td>2</td></tr></table>

Dans cet ensemble, on peut remarquer que les expressions qui combinent *health* et *environment(al)* comptabilisent 49 occurrences<fnref n="49" />. Il ne s'agit pas d'une expression figée, 25 manières différentes de combiner les mots sont attestées. Ces expressions se trouvent à toutes les périodes puisque les 49 occurrences se répartissent comme suit (**Figure 13**): 6 dans 1987brundtland (toutes différentes), 31 dans 1992rio (19 formes différentes), 1 dans 2015unep, 3 dans 2017unep (dont 2 *environmental and health impacts*, dans une phrase de l'introduction reprise dans la synthèse) et 8 dans 2019unep (sous 4 formes différentes, dont les deux *environmental and human health impacts*). Notons que cette dernière construction, *environmental and human health impacts*, ouvre une ambiguïté sur le rattachement syntaxique de *environmental*: *environmental impacts* semble attendu vu le paradigme des expressions analogues, mais *environmental health* peut aussi être perçu, ce qui pourrait refléter l'élargissement de la conception de la santé. Nous y reviendrons plus loin.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>**Figure 13.** Évolution (Progression) des 49 expressions du motif de l'impact sur la santé et l'environnement. La courbe montre que ces expressions se répartissent sur une large période (de 1987brundtland à 2019unep), mais apparaissent de façon plus intense dans certains chapitres de 1987brundtland et de 1992rio (au niveau des hautes marches du graphique).</figcaption></figure>

On retient que la santé est le plus souvent mentionnée comme exposée (à des risques, impacts, etc.) (cela concerne plus du quart des occurrences). Il s'agit généralement de santé humaine, mais avec un lien à l'environnement réaffirmé tout au long du corpus, et peut-être formulé de façon encore plus étroite dans les années les plus récentes. Cela lui dessine une place potentiellement centrale dans les questions environnementales.

<footnote n="49">⁴⁹ Requête CQL : ((([enlemma="human"]?[enlemma="health"%c][enlemma="and"]?[enpos="DT|PP\$"]?[enlemma="environme nt(al)?"])[[enlemma="environment(al)"]?[enlemma="and"]?[enpos="DT|PP\$"]?[enlemma="human"]?[enlem ma="health"%c])[enlemma="effect|impact|risk|problem|hazard"])|([enlemma="effect|impact|risk|problem|haz ard"]) [word="on|to"%c]([enpos="DT|PP\$"]?[enlemma="environment(al)"]?[enlemma="and"]?[enpos="DT|PP\ $"]?[enlemma="human"]?[enlemma="health"%c])([enpos="DT|PP\$"]?[enlemma="human"]?[enlemma="heal th"%c][enlemma="and"]?[enpos="DT|PP\$"]?[enlemma="environment(al)"])))</footnote>
<table><tr><td>human health effects</td><td>2</td></tr><tr><td>human health impacts</td><td>6</td></tr><tr><td>human health risk</td><td>1</td></tr><tr><td>human health risks</td><td>1</td></tr><tr><td>impact on health and</td><td>2</td></tr><tr><td>impact on health and the environment</td><td>1</td></tr><tr><td>impact on human health and the environment</td><td>1</td></tr><tr><td>impacts on human health</td><td>3</td></tr><tr><td>impacts on human health and the environment</td><td>5</td></tr><tr><td>impacts on the environment and human health</td><td>1</td></tr><tr><td>risks to human health</td><td>1</td></tr><tr><td>risks to human health and the environment</td><td>4</td></tr><tr><td>risk to human health and the environment</td><td>2</td></tr></table>

Dans cet ensemble, on peut remarquer que les expressions qui combinent *health* et *environment(al)* comptabilisent 49 occurrences<fnref n="49" />. Il ne s'agit pas d'une expression figée, 25 manières différentes de combiner les mots sont attestées. Ces expressions se trouvent à toutes les périodes puisque les 49 occurrences se répartissent comme suit (**Figure 13**): 6 dans 1987brundtland (toutes différentes), 31 dans 1992rio (19 formes différentes), 1 dans 2015unep, 3 dans 2017unep (dont 2 *environmental and health impacts*, dans une phrase de l'introduction reprise dans la synthèse) et 8 dans 2019unep (sous 4 formes différentes, dont les deux *environmental and human health impacts*). Notons que cette dernière construction, *environmental and human health impacts*, ouvre une ambiguïté sur le rattachement syntaxique de *environmental*: *environmental impacts* semble attendu vu le paradigme des expressions analogues, mais *environmental health* peut aussi être perçu, ce qui pourrait refléter l'élargissement de la conception de la santé. Nous y reviendrons plus loin.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>**Figure 13.** Évolution (Progression) des 49 expressions du motif de l'impact sur la santé et l'environnement. La courbe montre que ces expressions se répartissent sur une large période (de 1987brundtland à 2019unep), mais apparaissent de façon plus intense dans certains chapitres de 1987brundtland et de 1992rio (au niveau des hautes marches du graphique).</figcaption></figure>

On retient que la santé est le plus souvent mentionnée comme exposée (à des risques, impacts, etc.) (cela concerne plus du quart des occurrences). Il s'agit généralement de santé humaine, mais avec un lien à l'environnement réaffirmé tout au long du corpus, et peut-être formulé de façon encore plus étroite dans les années les plus récentes. Cela lui dessine une place potentiellement centrale dans les questions environnementales.

<footnote n="49">⁴⁹ Requête CQL : (((([enlemma="human"]?[enlemma="health"%c][enlemma="and"]?[enpos="DT|PP\$"]?[enlemma="environme nt(al)?"])[[enlemma="environment(al)"]?[enlemma="and"]?[enpos="DT|PP\$"]?[enlemma="human"]?[enlem ma="health"%c])[enlemma="effect|impact|risk|problem|hazard"])|([enlemma="effect|impact|risk|problem|haz ard"]) [word="on|to"%c]([enpos="DT|PP\$"]?[enlemma="environment(al)"]?[enlemma="and"]?[enpos="DT|PP\ $"]?[enlemma="human"]?[enlemma="health"%c])|([enpos="DT|PP\$"]?[enlemma="human"]?[enlemma="heal th"%c][enlemma="and"]?[enpos="DT|PP\$"]?[enlemma="environment(al)"]))))</footnote>
### 3.4.1.2. De quelle santé s'agit-il ?

#### Santé humaine

Les mentions de la santé font majoritairement référence à la santé personnelle des êtres humains : soit directement avec human health (100 occurrences), soit à travers des expressions récurrentes comme public health (20 occ.) ou primary health care (10 occ.) ou des qualificatifs évaluatifs usuels (good ou poor health, 3 occ. chacun, ill health 2, proper health 1).

Une attention particulière est accordée aux femmes, aux mères et aux enfants (reproductive health 10 occ., maternal health 3, health of children, youth (and) women 2, etc., pour au total une vingtaine d'occurrences).

Enfin tout au long de son Agenda 21, 1992rio va insister sur l'association entre preventive and curative health (6 occurrences<fnref n="50" /> réparties sur les chapitres 3 (pauvreté), 5 (démographie), 6 (santé) et 24 (femmes)). L'intérêt pour des solutions préventives aussi bien que curatives est intéressant, mais reste marginal par rapport à l'ampleur de la tâche.

#### Santé sociale

La santé est également considérée au niveau sociétal, mais dans une moindre mesure (une quinzaine d'occurrences), avec des expressions comme occupational health and safety (of workers) (3 occurrences), ou urban health (3 occ.), health of city inhabitants, regional health (1 occurrence chacune). 1972stockholm envisage de façon large "the physical, mental and social health of man" (Introduction, §3). Au chapitre 6 (sur la santé) de son Agenda 21, 1992rio parle de community-based health (1 occ.) et community health (2 occ.) ; et 1987brundtland (p. 88, au chapitre 4 sur les questions de population) désigne une national health :

> First, although generally speaking national wealth buys national health, some relatively poor nations and areas, such as China, Sri Lanka, and the Indian state of Kerala, have achieved remarkable success in lowering infant mortality and improving health through increases in education, especially of women; the establishment of primary health clinics;

etc. (c'est nous qui soulignons).

#### Santé écologique

Mais à un troisième niveau, la santé concerne également les autres êtres vivants et tout l'environnement.

Dans 1987brundtland et 1992rio, cette santé environnementale est formulée de façon relativement détaillée et concrète, elle se décline comme animal health (3 occ.), mais aussi (occurrences uniques) : crop health / health of the crop, health of forest ecosystems / health of trees and forests, health of the oceans, livestock health. Par la suite, les rapports UNEP se préoccupent de la santé globale de milieux comme les terres agricoles (soil health, 4 occ.) et les milieux aquatiques (health of water related ecosystems, health of water systems).

On observe de fait que la perspective devient résolument générale dans les textes plus récents.

Ainsi, ecosystem health (qui apparaît 11 fois en tout) a 3 occurrences dès 1992rio, au chapitre 5 sur la démographie : la santé de l'environnement est un facteur (factor) du bon développement de la population. Mais la relation entre santé humaine et santé de l'écosystème est perçue de façon plus symétrique et équilibrée à partir des rapports UNEP (2015, 2017, 2019), où l'on présente les deux réalités comme analogues et liées, avec des co-bénéfices (co-benefits), par exemple dans les trois extraits suivants :

<footnote n="50">⁵⁰ En ajoutant deux variantes : prevention and curative health practices, preventative and curative health.</footnote>
### 3.4.1.2. De quelle santé s'agit-il ?

#### Santé humaine

Les mentions de la santé font majoritairement référence à la santé personnelle des êtres humains : soit directement avec human health (100 occurrences), soit à travers des expressions récurrentes comme public health (20 occ.) ou primary health care (10 occ.) ou des qualificatifs évaluatifs usuels (good ou poor health, 3 occ. chacun, ill health 2, proper health 1).

Une attention particulière est accordée aux femmes, aux mères et aux enfants (reproductive health 10 occ., maternal health 3, health of children, youth (and) women 2, etc., pour au total une vingtaine d'occurrences).

Enfin tout au long de son Agenda 21, 1992rio va insister sur l'association entre preventive and curative health (6 occurrences<fnref n="50" /> réparties sur les chapitres 3 (pauvreté), 5 (démographie), 6 (santé) et 24 (femmes)). L'intérêt pour des solutions préventives aussi bien que curatives est intéressant, mais reste marginal par rapport à l'ampleur de la tâche.

#### Santé sociale

La santé est également considérée au niveau sociétal, mais dans une moindre mesure (une quinzaine d'occurrences), avec des expressions comme occupational health and safety (of workers) (3 occurrences), ou urban health (3 occ.), health of city inhabitants, regional health (1 occurrence chacune). 1972stockholm envisage de façon large "the physical, mental and social health of man" (Introduction, §3). Au chapitre 6 (sur la santé) de son Agenda 21, 1992rio parle de community-based health (1 occ.) et community health (2 occ.) ; et 1987brundtland (p. 88, au chapitre 4 sur les questions de population) désigne une national health :

> First, although generally speaking national wealth buys national health, some relatively poor nations and areas, such as China, Sri Lanka, and the Indian state of Kerala, have achieved remarkable success in lowering infant mortality and improving health through increases in education, especially of women; the establishment of primary health clinics;

etc. (c'est nous qui soulignons).

#### Santé écologique

Mais à un troisième niveau, la santé concerne également les autres êtres vivants et tout l'environnement.

Dans 1987brundtland et 1992rio, cette santé environnementale est formulée de façon relativement détaillée et concrète, elle se décline comme animal health (3 occ.), mais aussi (occurrences uniques) : crop health / health of the crop, health of forest ecosystems / health of trees and forests, health of the oceans, livestock health. Par la suite, les rapports UNEP se préoccupent de la santé globale de milieux comme les terres agricoles (soil health, 4 occ.) et les milieux aquatiques (health of water related ecosystems, health of water systems).

On observe de fait que la perspective devient résolument générale dans les textes plus récents.

Ainsi, ecosystem health (qui apparaît 11 fois en tout) a 3 occurrences dès 1992rio, au chapitre 5 sur la démographie : la santé de l'environnement est un facteur (factor) du bon développement de la population. Mais la relation entre santé humaine et santé de l'écosystème est perçue de façon plus symétrique et équilibrée à partir des rapports UNEP (2015, 2017, 2019), où l'on présente les deux réalités comme analogues et liées, avec des co-bénéfices (co-benefits), par exemple dans les trois extraits suivants :

<footnote n="50">⁵⁰ En ajoutant deux variantes : prevention and curative health practices, preventative and curative health.</footnote>
(c'est nous qui soulignons).

## Emploi métaphorique

De façon figurée, la santé s'étend même à des abstractions, en particulier l'économie, inscrite dans le social et l'environnement : deux occurrences de *health of the economy* (dans 2015unep, p. 6 et 17), une de *health of national economies* (1987brundtland, chapitre 9, p. 212).

Le contexte élargi peut se révéler embrasser d'autres objets plus ou moins abstraits, comme dans 2015unep, p. 6 (Summary) :

> Outdated strategies that take inadequate account of the Earth's resources and natural capacities, in particular, often have major unintended consequences for the health of the economy, society and natural environment, usually by shifting the problem being addressed to another country, social group or environmental medium, or by stunting the development of another sector.

De cette typologie issue d'un inventaire des syntagmes nominaux construits avec le nom *health*, il ressort que, dans notre corpus, la santé est de façon prototypique la santé humaine, mais qu'une conception plus environnementale, plus globale et intégrative, se développe jusqu'à prendre une place centrale dans les derniers documents (issus de la NASEM).

### 3.4.2. Les constructions d'emploi du nom pollution

#### 3.4.2.1. Le pollué : qu'est-ce qui est affecté par la pollution ?

La pollution peut être décrite de façon très générale comme pollution de l'environnement (*environmental pollution*, 14 occurrences réparties dans nos quatre plus longs textes). Mais elle est beaucoup plus souvent évoquée en lien avec trois grands objets : l'air, l'eau, et la terre (les sols). La textométrie nous permet d'opérer un bilan quantitatif pour chacun de ces objets, par delà une grande variété de formulations. Ces relevés se sont basés sur un examen méticuleux de certaines constructions appropriées (*pollution of X*, adjectif ou/et nom + pollution)<fnref n="52" /> observées en concordances (triées sur le contexte, qui permettent de considérer exhaustivement et efficacement toutes les occurrences du mot *pollution*) (Figure 14) ou en index (liste d'expressions hors contexte, qui attire l'attention sur les constructions dominantes et récurrentes).

> **[Encart explicatif Concordance]** La concordance d'un mot pivot P est le relevé exhaustif de ses contextes, présenté selon une disposition de tableau (chaque contexte dans une ligne du tableau), disposition qui s'avère efficace pour une lecture synthétique et comparative des contextes immédiats. Chaque contexte est identifié par une indication de localisation dans le corpus (par exemple dans notre corpus : le texte, la page, le chapitre à l'intérieur du texte). Le mot pivot (ou expression composée) est isolé dans une colonne centrale, de sorte que ses voisins immédiats se présentent de façon verticalement superposée. Il est possible de trier sur toute colonne : lorsque le tri porte sur une colonne de contexte, il se fait alphabétiquement sur le mot le plus proche du pivot, puis sur le mot une position plus loin, puis deux positions plus loin, etc., ce qui regroupe automatiquement les constructions analogues et permet de les faire ressortir visuellement.

<footnote n="52">⁵² Exemples de requêtes CQL utilisées pour générer des listes d'expressions potentiellement intéressantes :
[enpos="JJ.?|NNS?"]+[enlemma="pollution"]
[enlemma="pollution"][word="of"]+[enpos="DT|PP\$|CC|JJ.?"]*@
[enpos="NNS?"]</footnote>
(c'est nous qui soulignons).

## Emploi métaphorique

De façon figurée, la santé s'étend même à des abstractions, en particulier l'économie, inscrite dans le social et l'environnement : deux occurrences de *health of the economy* (dans 2015unep, p. 6 et 17), une de *health of national economies* (1987brundtland, chapitre 9, p. 212).

Le contexte élargi peut se révéler embrasser d'autres objets plus ou moins abstraits, comme dans 2015unep, p. 6 (Summary) :

> Outdated strategies that take inadequate account of the Earth's resources and natural capacities, in particular, often have major unintended consequences for the health of the economy, society and natural environment, usually by shifting the problem being addressed to another country, social group or environmental medium, or by stunting the development of another sector.

De cette typologie issue d'un inventaire des syntagmes nominaux construits avec le nom *health*, il ressort que, dans notre corpus, la santé est de façon prototypique la santé humaine, mais qu'une conception plus environnementale, plus globale et intégrative, se développe jusqu'à prendre une place centrale dans les derniers documents (issus de la NASEM).

### 3.4.2. Les constructions d'emploi du nom pollution

#### 3.4.2.1. Le pollué : qu'est-ce qui est affecté par la pollution ?

La pollution peut être décrite de façon très générale comme pollution de l'environnement (*environmental pollution*, 14 occurrences réparties dans nos quatre plus longs textes). Mais elle est beaucoup plus souvent évoquée en lien avec trois grands objets : l'air, l'eau, et la terre (les sols). La textométrie nous permet d'opérer un bilan quantitatif pour chacun de ces objets, par delà une grande variété de formulations. Ces relevés se sont basés sur un examen méticuleux de certaines constructions appropriées (*pollution of X*, adjectif ou/et nom + *pollution*)<sup>52</sup> observées en concordances (triées sur le contexte, qui permettent de considérer exhaustivement et efficacement toutes les occurrences du mot *pollution*) (**Figure 14**) ou en index (liste d'expressions hors contexte, qui attire l'attention sur les constructions dominantes et récurrentes).

> **[Encart explicatif Concordance]** La concordance d'un mot pivot P est le relevé exhaustif de ses contextes, présenté selon une disposition de tableau (chaque contexte dans une ligne du tableau), disposition qui s'avère efficace pour une lecture synthétique et comparative des contextes immédiats. Chaque contexte est identifié par une indication de localisation dans le corpus (par exemple dans notre corpus : le texte, la page, le chapitre à l'intérieur du texte). Le mot pivot (ou expression composée) est isolé dans une colonne centrale, de sorte que ses voisins immédiats se présentent de façon verticalement superposée. Il est possible de trier sur toute colonne : lorsque le tri porte sur une colonne de contexte, il se fait alphabétiquement sur le mot le plus proche du pivot, puis sur le mot une position plus loin, puis deux positions plus loin, etc., ce qui regroupe automatiquement les constructions analogues et permet de les faire ressortir visuellement.

<footnote n="52"><sup>52</sup> Exemples de requêtes CQL utilisées pour générer des listes d'expressions potentiellement intéressantes :
[enpos="JJ.?|NNS?"]+[enlemma="pollution"]
[enlemma="pollution"][word="of"]+[enpos="DT|PP\$|CC|JJ.?"]*@
[enpos="NNS?"]</footnote>