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Enregistrement W7039414933

L’évolution de l’importance de l’environnement dans l’opinion publique au Québec

2023· article· fr· W7039414933 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueColeoptera Taxonomy and Distribution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthPublic investmentPerspective (graphical)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

« L'analyse des enjeux politiques est essentielle pour comprendre les différents positionnements des partis politiques de même que le traitement médiatique qui leur est réservé. Une des composantes primordiales des enjeux est l’importance même attribuée par les acteurs politiques à un enjeu donné. Cette importance peut varier entre les différents acteurs politiques tels que les citoyens et les citoyennes, les médias et les partis politiques. Dans cet article, nous propose une synthèse de ce que l’on connaît sur l’importance accordée à l’enjeu de l’environnement. Plus précisément, nous nous concentrons sur l’opinion publique au Québec, et ce, lors de campagnes électorales provinciales (2008, 2012, 2014 et 2018) et fédérales (2006, 2008, 2011, 2015, 2019 et 2021), qui correspondent à des moments charnières pour la mise en place de politiques publiques. Étonnamment, il n’existe pas de synthèse de l’opinion publique quant à l’importance accordée à l’enjeu de l’environnement. La littérature s’attarde surtout à la couverture médiatique des enjeux (Martel et Nadeau, 2023), et lorsque la perspective citoyenne est considérée, ce n’est jamais dans une perspective longitudinale pour tracer l’évolution d’un enjeu. Cette situation est d’autant plus étonnante considérant que le Québec joue un rôle assez actif dans la lutte aux changements climatiques du Canada. Une synthèse s’impose quant à l’évolution de l’opinion publique sur l’enjeu de l’environnement, d’autant plus que la mise en place d’actions phares en matière de lutte aux changements climatiques par le gouvernement du Québec semble dépendre du pouls de l’opinion publique (Gajevic Sayegh et al., 2022, p. 143). [... ] »

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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