Controverses entourant les projets d’infrastructures de transport dans la région de Montréal : quel rôle pour les experts?
Bibliographic record
Abstract
Que reproche-t-on aux experts? Selon la littérature scientifique, la crise de l’expertise semble généralisée. Parmi ses symptômes, on note l’abus de pouvoir des experts dans la prise de décision et leur perte de légitimité. Cette impasse s’insère dans le contexte de la remise en cause de la prise de décision rationnelle. Face à ce problème, plusieurs reconfigurations des relations entre les experts, le politique et les citoyens sont proposées. Ces modèles sont toutefois constitués selon des visions parfois aprioriques de ce que devrait être le rôle des experts. La question a donc été retournée afin de s’attarder au point de vue des participants dans le cadre de procédure de prise de décision. Cet article porte sur l’étude du cas de la controverse du prolongement de l’autoroute 25 présenté devant la population par le Ministère des Transports du Québec en 2005. Une analyse lexicométrique des mémoires déposés aux consultations tenues par le Bureau d’audiences publiques sur l’environnement a été accomplie afin de cerner la perception des participants quant à l’expertise mandatée et quant aux impacts et enjeux du projet. Cette étude révèle une crise de la décision publique qu’elle met en lumière selon l’angle nouveau du point de vue des participants aux audiences publiques. La crise de l’expertise semble davantage un appel à l’ouverture à d’autres acteurs et à d’autres connaissances dans les processus de prise de décision. Selon ces constats, un regard plus approfondi s’impose sur les procédures qui encadrent le recours aux experts en vue de leur changement.
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 | 0.008 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".