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Enregistrement W6888525687 · doi:10.20381/ruor-28261

La gestion de l'eau au Canada et ses instruments

2022· other· fr· W6888525687 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Context (archaeology)Work (physics)Field (mathematics)Agency (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Je remercie le professeur Louis Simard de m'avoir épaulé durant la réalisation de ce mémoire.Ses conseils, perspectives, et suggestions ont contribué une grande richesse à ce mémoire.Ses nombreuses révisions ont suscité de bonnes réflexions qui m'ont été indispensables.Je remercie aussi le professeur Éric Champagne, qui a accepté d'évaluer ce mémoire.Je remercie mon partenaire Charles pour son aide, ses nombreux conseils et pour m'avoir ravivé lorsque la lumière au bout du tunnel s'estompait.Je remercie mes parents de m'avoir encouragé à poursuivre des études supérieures sans quoi ce mémoire n'aurait pas vu le jour. Résumé (court)La littérature universitaire décrit souvent la gestion canadienne de l'eau comme étant fractionnée.Les conséquences de cette fragmentation sont particulièrement présentes dans la gestion commerciale de l'eau.Ce mémoire examine le rôle de la gestion de l'eau pour régir l'usage de l'eau (une ressource commune) par des acteurs privés, soit précisément la gestion commerciale de l'eau.À travers le cas des renouvellements de permis de Nestlé en Ontario entre 2007 et 2016, la capacité du cadre de gestion de l'Ontario sera étudiée sous l'angle des instruments d'action publique (typologie de Lascoumes et Le Galès).Ce mémoire analyse donc les instruments qui ciblent la gestion de l'eau à l'échelle commerciale en Ontario et évalue s'ils assurent une gestion durable de l'eau.Notre étude soutient que les instruments révèlent l'évolution de la politique publique et sont un moyen de réaffirmer le pouvoir d'action et de contrôle de l'État.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,015

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,254 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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