Indice du risque social : un outil pour mieux saisir les enjeux, risques et opportunités des projets miniers
Notice bibliographique
Résumé
Peut-on prédire si un projet sera jugé socialement acceptable par ses principales parties prenantes ? Dans un contexte où l’acceptabilité sociale en est venue à être considérée comme une condition à la réalisation de tout grand projet, cette question s’avère centrale pour tout développeur de projet, de même que pour les investisseurs qui les soutiennent. C’est dans cette perspective qu’a été développé l’Indice du risque social dans les projets miniers, une initiative soutenue par l’Autorité des marchés financiers à laquelle a travaillé une équipe interdisciplinaire de chercheurs. Au-delà de jeter un éclairage sur la pertinence d’aller de l’avant ou non avec un projet, cet outil prédictif peut surtout permettre de moduler ledit projet, de concert avec ses parties prenantes, pour le rendre davantage acceptable à leurs yeux. Nous souhaitons ici rendre compte des possibilités offertes par cet indice en l’appliquant à deux projets miniers récemment discutés au Québec, soit le projet de mine aurifère développé par Osisko dans la municipalité de Malartic, en Abitibi-Témiscamingue, et celui de Mine Arnaud, à Sept-Îles, qui vise cette fois l’exploitation de l’apatite. Cet exercice nous permet de réaffirmer la pertinence de l’outil que constitue l’Indice, mais également de relever les limites qui lui sont inhérentes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».