Un système intégré d'aide à la décision pour gérer le territoire en tenant compte des dimensions environnementale et participative du développement durable. Le cas du SIAD Outaouais, Québec, Canada / An integrated system of computer assisted decision-making for spatial participative management. The case of the Outaouais region of Quebec
Bibliographic record
Abstract
Le système intégré d'aide à la décision appliqué à la gestion territoriale de l'Outaouais (SIADO) répond à un objectif de gestion intégrée et négociée du territoire. En ce sens, notre contribution touche aux dimensions environnementale et participative de la mise en œuvre du développement durable. Le SIADO possède une composante logicielle, GéoDécision, intégrant des outils d'analyse nécessaires à la prise de décision, et une composante banque de données à référence spatiale (BDRS), organisée autour d'un système d'information territoriale (SIT) (base de connaissances) fondé sur un cadre écologique de référence. GéoDécision est ainsi constituée de quatre modules : (1) GeoML (Géo- Méta-données Liées) pour la gestion du système par les méta-données, (2) un SIG pour les analyses spatiales (composante commerciale SIG Arcview), (3) la composante commerciale DecisionLab pour l'analyse multicritère, et (4) Internet (composante commerciale Navigateur et Arc IMS). Il a vocation à être utilisé en relation avec un mécanisme de gestion des parties prenantes, que celui-ci soit restreint ou élargi. Parmi les applications réalisées, l'établissement des priorités de surveillance des prises d'eau potable municipales de l'Outaouais dans un processus restreint est présenté à titre d'illustration du potentiel du système d'eau potable municipales de l'Outaouais.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".