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Enregistrement W2612241141 · doi:10.5558/tfc2017-011

La participation publique dans la gestion des forêts du Québec : Réorganisation de la concertation régionale dans un contexte institutionnel en transition

2017· article· fr· W2612241141 sur OpenAlexafffundvenueabout
par Jonathan Tardif, Jean‐François Bissonnette, Jérôme Dupras

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesMitacsUniversité du Québec en Outaouais
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La gouvernance forestière au Québec a subi de multiples mutations au cours des dernières décennies. D’un régime forestier qui favorisait les acteurs industriels, le gouvernement québécois a progressivement intégré toute une variété d’acteurs locaux et régionaux. Au printemps 2015, le gouvernement adoptait cependant un projet de loi entraînant l’abolition de plusieurs structures de développement régional, notamment les Conférences régionales des élus (CRÉ) qui étaient investies de responsabilités en ce domaine. Cet article présente les résultats d’une étude visant à mieux comprendre les impacts de cette décision sur la participation publique au sein des lieux de concertation propres au milieu forestier. La recherche s’appuie sur une analyse documentaire ainsi que sur 37 entretiens semi-directifs réalisés dans quatre régions du Québec. Parmi les constats qui émergent, mentionnons le désir quasi unanime de maintenir une concertation régionale autour des enjeux forestiers et la confiance limitée des intervenants quant à la volonté et la capacité des acteurs municipaux de reprendre le flambeau. Si de nombreux mécanismes demeurent en place pour assurer la participation des intervenants forestiers et de la société dans son ensemble, l’abolition des CRÉ restreint dans certaines régions les canaux de participation et de communication.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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