Les productions de l’environnement riverain au Québec : industrialisation, décontamination et embellissement de la rivière Saint-François au XXe s.
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine les transformations de la rivière Saint-François (Québec) au XXe s., depuis la construction des infrastructures de régulation du débit du cours d’eau pour la production d’énergie hydro-électrique, jusqu’aux travaux de décontamination et de restauration pour promouvoir l’industrie récréo-touristique et protéger la biodiversité du milieu riverain. Nous considérons les transformations successives de la rivière Saint-François comme autant de tentatives d’inscrire dans le paysage riverain des relations harmonieuses entre l’homme et l’environnement. Cette approche nous permet de comprendre que les concepteurs de ces projets tendent à prendre pour acquis et à compartimenter le rôle des humains et de la nature dans la mise en forme de relations idéalisées, et que ce sont des contingences résultant de dynamiques écologiques et sociales négligées qui compromettent la réalisation de ces projets. À cet égard, tant pour la recherche historique que pour la pratique aménagiste, il demeure important de prendre en considération les contraintes exercées par les acteurs humains et non-humains dans la mise en forme de l’environnement.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
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".