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Enregistrement W4393859473 · doi:10.25071/mf54n561

Un cadre de gouvernance collaboratif dédié à l’appréciation des risques des systèmes essentiels dans un contexte de changements climatiques

2022· article· en· W4393859473 sur OpenAlexaffabout
Benoît Robert, Yannick Hémond, Geneviève Baril, Marie‐Christine Therrien

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration PubliqueUniversité du Québec à MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex


 
 The fall 2021 climate events in British Columbia raise questions about the resiliency of communities, but also of critical systems, with respect to the allocation of roads, telecommunications, drinking water, electricity, etc. The interdependence of these systems can quickly generate serious consequences for populations and socio-economic activities that local and regional authorities must manage. The diversity and number of stakeholders require these authorities to coordinate well. How then can the risks to which they are exposed be better assessed? How can we ensure coherence in the measures put in place in terms of planning, preparation and response?
 The concepts and results presented in this article are the result of an action-research project carried out with the participation of numerous partners, particularly, but not exclusively, from municipal milieus in two regions of Quebec (Argenteuil and Brome-Missisquoi MRCs). This active collaboration with these regional partners has made it possible to propose an approach for implementing a collaborative governance framework combined with a risk assessment process. The tools and mechanisms associated with this approach will allow regional authorities to better understand the impact of climate change on the territory and to ensure consistency in the risk management actions of the various stakeholders.
 

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,282
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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