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Enregistrement W4390886142 · doi:10.1522/revueot.v32n3.1690

Natacha Beauchesne, commissaire au développement économique de la Ville de Montréal

2024· article· fr· W4390886142 sur OpenAlexaffvenueabout
Anaïs Del Bono, Emmanuel Raufflet

Notice bibliographique

RevueRevue Organisations & territoires · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commissaire au développement économique de la Ville de Montréal Natacha Beauchesne est commissaire au développement économique -économie circulaire à la Direction de la mise en valeur des pôles économiques à la Ville de Montréal depuis plus de quatre ans.Elle a œuvré en développement des affaires et, pendant près de 15 ans, en développement durable.Elle a notamment joué un rôle central dans l'élaboration, le lancement et la mise en œuvre des plans de développement durable de la Ville de Montréal.Convaincue que la transition écologique passe par un nouveau modèle économique et social, elle a présentement pour principal mandat le déploiement et la mise en œuvre d'une stratégie en économie circulaire pour le territoire de l'agglomération de Montréal 1 .Bonjour, Madame Beauchesne.Merci d'avoir accepté de faire cet entretien pour la revue Organisations & Territoires.Pour commencer, pouvez-vous nous expliquer pourquoi la Ville de Montréal a besoin d'une feuille de route en économie circulaire?Natacha Beauchesne.Je vous remercie de cette invitation.Il est important de mentionner à vos lecteurs que la Ville de Montréal, à l'instar des grandes métropoles, s'est fixé des objectifs ambitieux de transition écologique, comme celui d'être une ville carbone neutre d'ici 2050 et zéro déchet d'ici 2030.Pour y parvenir, nous devons remettre en question le modèle économique linéaire actuel, qui consiste à extraire, à fabriquer, à consommer et à jeter.L'économie circulaire s'impose donc comme une partie de la solution puisque ce modèle permet de réduire l'empreinte environnementale de nos activités, tout

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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