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Enregistrement W4416206495 · doi:10.3138/cpp.2025-020

Navigating Uncertainties: Analyzing Climate Programs Monitoring in Canada

2025· article· en· W4416206495 sur OpenAlexaffvenueabout
David Talbot, Olivier Boiral

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensUniversité LavalÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublicsVulnerability (computing)Climate change adaptationEarth Summit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les mécanismes de surveillance politique sont essentiels pour évaluer le développement et l'efficacité des programmes climatiques publics. Malgré l'importance stratégique de l'information divulguée dans les documents de surveillance, les facteurs qui entachent la crédibilité des données sont peu étudiés. Le présent article explore la complexité de mesurer et de surveiller les programmes publics conçus pour réduire les émissions de gaz à effet de serre (GES). D'après une analyse de 164 feuilles de surveillance de la performance et des entrevues avec 30 gestionnaires de programmes et spécialistes du développement durable, les résultats font ressortir quatre grands facteurs susceptibles d'expliquer les décisions du service de ne pas évaluer les effets des divers programmes sur la réduction des GES ou d'adopter des indicateurs de performance imprécis. Ces facteurs incluent les effets combinés des programmes, les incertitudes des mesures de GES, la mesurabilité de la réduction des GES et des facteurs bureaucratiques et administratifs complexes. La comparaison des pratiques des divers services a également révélé quatre attitudes envers la mesure de réduction des émissions de GES : réalisme métrologique, légitimité interne, légitimité externe et scepticisme métrologique. Cette analyse a contribué à déterminer les difficultés sous-estimées de la mesurabilité de la performance climatique dans la sphère publique, ce qui laisse supposer qu'il faut une approche multidimensionnelle pour relever ces défis. Les décideurs publics doivent analyser les méthodes utilisées pour évaluer l'efficacité des programmes publics et favoriser la collaboration de multiples intervenants pour améliorer la prévisibilité des répercussions et la création de modèles de mesures adaptées aux contextes pour réduire les GES.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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