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Enregistrement W7042880523

Pour une opérationnalisation facilitée des cafés de réparation au Québec comme levier favorisant une économie circulaire

2022· other· fr· W7042880523 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegitimacyPublic managementHypocrisy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À travers l’évolution de la consommation ces dernières années, les impacts engendrés par le recours à l’économie linéaire traditionnelle se sont fait sentir. La tendance à remplacer les objets désuets ou brisés, plutôt qu’à les réparer, a aussi contribué à la surexploitation des ressources et à l’enfouissement de matières ayant pu être récupérées. Pour contrer cette problématique, les cafés de réparation semblent être une solution adéquate. Dans cette optique, l’objectif principal de cet essai est de recommander des pistes d’action concrètes pour faciliter l’opérationnalisation des cafés de réparation au Québec, tout en favorisant le recours à la réparation. Pour ce faire, une collecte de données a été effectuée, à la fois pour des données secondaires et primaires (entrevues, observations, questionnaire). À partir des informations obtenues, une analyse PESTEL a été réalisée pour les secteurs politique, économique, socioculturel, technique et technologique, environnemental et légal, où 90 enjeux ont été identifiés. De ces enjeux ont découlé 16 recommandations destinées aux parties prenantes concernées par cet essai, soit les ministères et organismes de l’État ainsi que les membres des conseils municipaux et la députation, les promoteurs des cafés de réparation, les fabricants, importateurs et distributeurs, ainsi que les consommateurs et la clientèle. Ces recommandations ont comme visée d’orienter les parties prenantes dans leurs décisions et actions à l’égard de la réparation. Plusieurs constats ont pu être tirés à travers cet essai. Tout d’abord, il a été noté qu’aucune instance de gestion n’existe pour chapeauter les cafés de réparation au Québec. Il est ainsi recommandé de mettre sur pied une fédération des cafés de réparation au Québec qui permettrait de faciliter l’opérationnalisation de ces instances en offrant notamment aux promoteurs l’appui et les ressources nécessaires. Il serait d’ailleurs idéal pour les ministères et organismes de l’État – comme RECYC-QUÉBEC – d’appuyer cette implantation. Puis, un autre constat primordial est que les contextes réglementaire et législatif actuels au Québec concernant la réparation sont trop peu développés et tardent à être consolidés. Il est ainsi recommandé d’instaurer le droit à la réparation et d’accélérer l’adoption du projet de loi 197 afin que les sanctions proposées par ce dernier puissent être mises en œuvre pour baliser le recours à l’obsolescence programmée.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,199 · 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
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