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Enregistrement W4213445452 · doi:10.7202/1086482ar

Le pouvoir de redevance réglementaire des municipalités du Québec : un outil propice au développement urbain durable et à l’équité fiscale

2019· article· fr· W4213445452 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Marie‐Claude Prémont, Fanny Tremblay‐Racicot

Notice bibliographique

RevueRevue de droit Université de Sherbrooke · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La convergence de la crise climatique avec la pandémie de COVID-19 a permis de confirmer, voire de révéler pour plusieurs, des phénomènes comme la lourde dépendance à l’automobile, la place prépondérante qu’elle occupe dans les villes et la tyrannie qu’elle impose dans la conception des espaces et des milieux de vie. Le présent article avance l’idée selon laquelle les municipalités doivent profiter des conséquences de la crise sanitaire pour mettre en œuvre les nouveaux outils dont elles disposent afin d’ouvrir la voie à des changements systémiques, graduels et stables en vue de mieux répondre aux exigences de la crise climatique et d’un développement plus soutenable. Le présent article a pour principal objectif de contribuer à la connaissance du concept de la redevance réglementaire et de ses trois régimes, dont les contours juridiques sont présentés en détail : la redevance sur les carrières et les sablières; la redevance de développement, y compris sa relation avec l’entente avec les promoteurs; et, enfin, le pouvoir général de redevance réglementaire. Bref, la redevance réglementaire pourrait, d’une part, améliorer la contribution des municipalités aux objectifs de réduction des gaz à effet de serre (GES) et la qualité de vie des citoyens qui les habitent et y travaillent et, d’autre part, favoriser l’équité fiscale entre contribuables municipaux en réduisant la dépendance à la taxe foncière.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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