Le développement durable au Québec : classement des 25 plus grandes villes
Bibliographic record
Abstract
À partir d'une sélection de 20 indicateurs de développement durable (DD), nous construisons deux indicateurs composites (IC) qui synthétisent respectivement les dimensions environnementales et socio-économiques du DD. Nous procédons ensuite à l'application des IC aux 25 plus grandes municipalités du Québec selon différents scénarios de classement. Nous obtenons deux principaux résultats. Premièrement, nous démontrons que les municipalités les plus durables ne sont pas nécessairement celles ayant de bonnes performances environnementales. Deuxièmement, nous démontrons qu'en moyenne : i) les plus grandes villes en termes de population obtiennent de bons scores environnementaux » et de mauvais scores socio-économiques et ii) les municipalités plus petites obtiennent de mauvais scores environnementaux qui sont compensés par des scores socio-économiques plus élevés. Nous terminons l'étude en présentant une analyse-graphique utilisant les diagrammes en radar afin d'identifier les principaux facteurs qui influencent chacun des IC.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".