Mesurer et mobiliser les préférences des citoyens concernant la protection des sources hydriques
Notice bibliographique
Résumé
Trois thèmes dominent la gestion environnementale : la participation du public, le recours \naux meilleures connaissances scientifiques et la rentabilité. Alors que l’évaluation \néconomique prenait une importance croissante en tant que moyen d’atteindre la rentabilité, \ncertains avançaient que sa méthodologie ne convenait pas aux situations complexes \ndépassant les connaissances et l’expérience des sujets interrogés. Il est possible que les \npréférences résultent de l’éducation et de l’expérience. De plus, il se peut que, dans le cas \ndes biens publics, les préférences se développent par le biais d’un discours social \nconfrontant de multiples cadres de valeurs et abordant des préoccupations en matière \nd’équité. De récentes expériences ont tenté de cerner les valeurs pouvant servir dans le \ncadre d’analyses coûts-bénéfices, et ce, auprès de groupes de délibération ayant accès à de \nl’information ou de l’expertise scientifique. Ce projet contribue au développement de \ntechniques d’évaluation par la délibération, par le biais de l’application dans l’Okanagan et \nd’une adaptation de collaboration avec d’autres projets du réseau. Une série d’expériences \nsur le choix sera menée dans la région Central Okanagan en mettant l’accent sur la \nprotection des sources hydriques.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».