Méthode de sélection d’outils favorisant l’adoption de comportements responsables envers l’environnement: application à la gestion des eaux pluviales en milieu urbain
Notice bibliographique
Résumé
En regard des différents problèmes environnementaux persistants, il convient de favoriser un comportement respectueux envers l'environnement au sein de la société. Or, le changement de comportement est lent et difficile à générer. Il existe néanmoins une panoplie de théories, techniques et approches permettant de provoquer un tel changement. Il n'y a malheureusement peu de méthodes permettant de choisir les théories, les techniques ou les approches les plus appropriées. Ainsi, pour soutenir les professionnels dans leur travail, l'objectif principal de cet essai est de développer une méthode de sélection des outils suscitant un comportement responsable envers l'environnement. Par conséquent, le processus interne du changement de comportement chez l'individu est expliqué, alors que les théories, les techniques et les approches suscitant un changement de comportement sont également décrites dans cet essai. Bien que des changements de comportements et d'attitudes soient nécessaires à l'échelle planétaire, cette méthode s'adresse aux professionnels désirant modifier le comportement des citoyens des villes de taille moyenne au Québec. La méthode développée s'insère donc dans le processus de planification d'une campagne sociale. C'est à l'étape importante et stratégique de la définition des actions ou des outils de changement qu'elle s'applique. En ce sens, la méthode se décline en quatre principes logiquement ordonnés : identifier les comportements souhaités, répertorier les barrières au changement de comportement, déterminer les outils les plus adaptés et sélectionner les supports de communication. En plus d'une description détaillée, chacun de ces principes est appliqué au contexte de la gestion des eaux pluviales en milieu urbain afin de faciliter la compréhension. La gestion des eaux pluviales est, par ailleurs, un enjeu récent au Québec en raison des normes environnementales plus sévères. Par conséquent, cette méthode se veut un outil d'aide aux professionnels qui planifient une campagne sociale. À des fins de recherches ultérieures, il serait intéressant d'en évaluer la véritable efficacité auprès de professionnels, de le perfectionner et de le rendre accessible.
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 | 0,015 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».