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Enregistrement W7125494249 · doi:10.7202/1121235ar

La fracture numérique : angle mort des dernières réformes de la participation environnementale au Québec ?

2024· article· fr· W7125494249 sur OpenAlexaboutno aff
Aurélia Friès-Flaubert

Notice bibliographique

RevueRevue juridique Thémis de l’Université de Montréal · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Continuing educationOccupational training

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La réforme de la Loi sur la qualité de l’environnement en 2017 a conduit à la création d’un nouveau dispositif de consultation publique en amont de la procédure d’examen et d’évaluation des impacts sur l’environnement (PEEIE) : la consultation sur les enjeux que l’étude d’impact devrait aborder. Ce dispositif de consultation attendu, en ce qu’il confère la possibilité à toute personne de participer tôt au cours de processus et d’exercer en théorie une influence plus grande sur la réalisation du projet, a été créé uniquement en ligne sans aucune autre alternative pour participer. La présente étude tend à interroger le recours au numérique pour les dispositifs participatifs en matière d’environnement. Les enjeux de la fracture du numérique ont-ils été pris en compte lors de la création de ce dispositif ? Le dispositif institué conduit-il à une ouverture de la PEEIE et permet-il de diversifier les personnes qui participent ? Il ressort de la recherche que la création d’un nouveau dispositif participatif numérique, bien qu’elle présente des avantages certains en termes de participation environnementale, n’a pas pris en compte les questions de fracture numérique, créant un dispositif participatif peu utilisé qui interroge la pertinence de l’outil numérique pour améliorer la participation publique en matière d’environnement.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0110,012
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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