Analyse par indicateurs du développement durable des 171 plus grandes villes canadiennes
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire présente une analyse comparative de la performance environnementale et socioéconomique des 171 plus grandes villes canadiennes, principaux indicateurs de leur développement durable. Il s’inscrit dans deux contextes particuliers : 1) l'importance de dresser un bilan après deux décennies d'efforts des villes pour améliorer leurs performances et 2) la pertinence de ce bilan pour appuyer les initiatives gouvernementales dans l'atteinte des 17 Objectifs de Développement Durable (ODD) des Nations-Unies, conformément à la Stratégie fédérale de développement durable 2022-2026. L’analyse proposée consiste à évaluer et comparer le bilan en développement durable des villes canadiennes de plus de 25 000 habitants à l’aide d’une sélection de 19 indicateurs normalisés et agrégés en trois indices principaux : un indice environnemental (IE) synthétisant les indicateurs environnementaux, un indice socioéconomique (ISE) regroupant les indicateurs socioéconomiques et un indice global (IG) agrégeant l’ensemble des indicateurs. À l’aide d’analyses descriptives, quatre profils distincts de villes ont été développés, les regroupant selon leur taille de population, leur performance globale, leur positionnement géographique (centrales, péricentrales, et régionales), et leur appartenance provinciale, avec des analyses interprovinciales et intraprovinciales basées sur ces catégories. Trois principales observations en découlent. Premièrement, la taille de la population d'une ville ne détermine pas directement sa performance en développement durable. Les plus grandes d’entre elles excellent en mobilité et en éducation mais rencontrent des problèmes en qualité environnementale et coûts de logement, tandis que les petites villes excellent en gestion environnementale malgré leurs capacités limitées. Deuxièmement, notre analyse par quintiles révèle des disparités significatives au sein des groupes de performance en DD, remettant en question l'efficacité des classements globaux et soulignant la nécessité d'une approche plus nuancée en DD. Enfin, il est essentiel d'adopter des stratégies de DD adaptées aux caractéristiques uniques de chaque ville, en équilibrant les succès environnementaux et socioéconomiques, ce qui nécessite une compréhension approfondie des spécificités locales. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Développement durable, classement, indicateurs, Canada, municipalités, environnement, socioéconomique
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».