Comment réaliser une analyse de développement durable? : guide d’utilisation de la grille d’analyse de la Chaire de recherche et d’intervention en éco-conseil
Bibliographic record
Abstract
Pour orienter une démarche ou un projet de développement durable, pour bonifier ses lacunes ou pour en caractériser l’avancement, il faut des outils appropriés. La grille d’analyse de développement durable de la chaire en éco-conseil vise à répondre à cet objectif. Il s’agit d’un outil de questionnement selon cinq dimensions (écologique, sociale, économique, éthique, de gouvernance) qui permet d’évaluer dans quelle mesure un projet ou une démarche d’une organisation favorise l’amélioration des conditions humaines par son action sur le réel. Elle permet à ceux qui l’appliquent de se situer et de proposer des pistes de bonification à un projet ou à une démarche, dans une perspective d’amélioration continue. L’analyse peut aussi servir à fixer des objectifs, à identifier des indicateurs, à éclairer la prise de décision ou à trouver des compromis favorisant l'acceptabilité sociale d'un projet.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.039 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.026 | 0.011 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".