Towards a More Effective Legal Framework for the Conservation of Wetlands and Water Bodies in Canada : From an Avoid–Reduce–Compensate Sequence to a Conservation Sequence
Notice bibliographique
Résumé
La séquence d’atténuation « Éviter-Réduire-Compenser » (ERC) a été introduite dans de nombreux pays afin de contribuer à la conservation des milieux humides, tels que les étangs, les tourbières, les marais et les marécages. Son utilisation dans les procédures d’autorisation environnementale délivrée par les ministères de l’Environnement est promue pour contribuer à atteindre l’objectif d’aucune perte nette de superficies, de fonctions écologiques et/ou de biodiversité de ces milieux. Toutefois, ces dispositifs se révèlent généralement insuffisants pour atteindre un tel objectif, en raison d’un manque d’effectivité observé à chacune des trois étapes constitutives de cette séquence.Pour remédier à cette situation, de plus en plus de chercheurs s’entendent pour renforcer la séquence en élargissant son champ d’application, notamment à la planification territoriale, à l’aménagement du territoire, ainsi qu’à d’autres types de milieux comme les habitats fauniques, les boisés, les bassins versants, les friches agricoles ou industrielles, les coulées, les chemins forestiers, les lisières, etc. Du point de vue légistique, un cadre élargi pour la séquence ERC suppose de répondre à plusieurs conditions d’effectivité, dont la qualité, la pertinence, la cohérence, la stratégie, l’efficacité ou la réflexivité. Cette thèse propose ainsi d’évaluer ces critères à travers une analyse approfondie du droit canadien, en examinant les régimes juridiques qui mobilisent déjà la séquence ERC ou qui offrent un potentiel pour son renforcement. Elle porte notamment sur les domaines du droit de l’environnement, de l’aménagement du territoire, de la gestion des ressources naturelles, de l’agriculture et des forêts. Ce regard d’ensemble démontre que le droit fonctionne comme un système interconnecté, dont les effets dépendent des structures, des interactions et des finalités qu’il organise. En ce sens, seule une approche systémique fondée sur la durabilité forte permettrait de rendre l’objectif d’aucune perte nette effectif et cohérent, notamment en matière de milieux humides et 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 | 0,021 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,014 |
| Communication savante | 0,017 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».