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Enregistrement W610631484 · doi:10.71781/21596

Portée et limites de la participation délibérative : le cas de la Commission d'étude sur la gestion de la forêt publique québécoise

2010· dissertation· fr· W610631484 sur OpenAlexaboutno aff
Julie Hagan

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2010
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire de maîtrise s’intéresse à la portée et aux limites de la participation publique à la gestion des ressources naturelles. Plus spécifiquement, une étude du cas de la Commission Coulombe est réalisée afin de déterminer, d’une part, dans quelle mesure la participation délibérative a favorisé l’émergence de nouveaux discours et quels ont été ses effets politiques, d’autre part. L’argumentation se fonde sur une approche discursive-institutionnelle et, plus précisément, sur la notion d’arrangement politique développé par Bas Arts et Pieter Leroy. L’étude de la Commission Coulombe révèle que la participation délibérative a permis de renforcer la légitimité des institutions étatiques, elle a encouragé l’émergence de préoccupations et de notions nouvelles, elle a eu des effets sur l’élaboration des règles, des politiques et des programmes et a permis une certaine redéfinition des rapports de pouvoirs entre les acteurs du régime forestier québécois. Ses effets sont cependant ambivalents en termes de démocratisation de la gestion publique. Les pouvoirs publics ont utilisé la Commission pour rétablir leur crédibilité, justifier des décisions impopulaires et faire avancer les grandes orientations du gouvernement. De plus, les acteurs qui ont acquis le plus de pouvoir et les enjeux qui ont émergés de façon la plus marquée sont ceux qui étaient favorisés par le contexte politique de modernisation de l’État québécois.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,023
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,358 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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