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Record W1987807128 · doi:10.4000/vertigo.3093

Intégrer économie et écologie : le cas de l’industrie canadienne

2005· article· fr· W1987807128 on OpenAlexvenueaboutno aff
Jean D. Kabongo

Bibliographic record

VenueVertigO · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicSustainable Industrial Ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’intégration de l’écologie et de l’économie dans les activités des entreprises industrielles fait l’objet de plusieurs réflexions théoriques et pratiques. Les stratégies des opérations environnementales représentent souvent des investissements considérables pour les entreprises industrielles. Les dirigeants de ces entreprises font face à des contraintes grandissantes de la part des gouvernements et de la société - qui exigent l’adoption de systèmes de production propre - ainsi que des conséquences des fluctuations des marchés et de la concurrence. Les études portant sur ces considérations se sont plus orientées vers la description des conditions et des implications économiques de l’harmonisation entre l’écologie et l’économie de l’entreprise. Peu de recherches empiriques se sont attachées à décrire le cheminement parcouru par les entreprises industrielles dans ce processus d’intégration. Pour mieux comprendre cette question, une étude menée auprès des responsables de douze entreprises industrielles qui mettent en œuvre les pratiques de l’écologie industrielle a été réalisée. Les résultats montrent que tant pour les entreprises pour lesquelles la revalorisation résiduelle constitue la vocation principale que pour celles dont cette revalorisation se fait en marge des opérations de production industrielle, l’intégration de l’écologie et de l’économie répond à une logique de rentabilité croissante et diachronique. Un modèle de l’évolution de cette intégration est proposé. Celui-ci s’articule autour des quatre étapes essentielles : conscientisation, structuration, affirmation et consolidation.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.793
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.212 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2005
Admission routes2
Has abstractyes

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