Chemins de Transition: An Innovative Method of Knowledge Mobilization to Accelerate the Socio-Ecological Transition in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter explores “Chemins de transition,” an initiative that leverages its position within a knowledge institution to expedite socio-ecological transitions. Recognizing the potential of universities to contribute beyond their traditional roles, the project addresses pressing ecological challenges such as biodiversity loss, resource scarcity, and climate change. The chapter details the initiative’s origins, theoretical foundations, and a foresight-based methodology designed to mobilize over a thousand experts and stakeholders. This approach aims to develop new strategic planning tools for anticipatory governance and adapt them to societal needs. The project’s unique method combines academic, professional, and experiential knowledge to create a concrete narrative for transformation. Key aspects include the development of a “transition arena,” scenario planning, and participatory workshops that collectively envision desirable futures and outline trajectories to achieve them. The chapter also discusses the project’s learning outcomes, challenges, and success factors, emphasizing the critical role of participatory foresight in driving systemic societal change. This innovative approach has informed, trained, and engaged thousands of individuals and organizations across Quebec, demonstrating the importance of interdisciplinary collaboration and long-term strategic planning in achieving sustainable socio-ecological transitions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».