Bibliographic record
Abstract
Dans ce document sont présentés les organismes intermunicipaux de gestion de l’eau dans deux provinces mexicaines. D’abord, nous discutons de manière générale de la figure de l’intermunicipalité. Ensuite, nous parlerons de la décentralisation du service de gestion urbaine de l’eau rendu possible grâce à l’apparition de nouvelles modalités de gestion de la ressource, notamment le partenariat entre communes. Dans une première section, nous présentons quelques idées générales à propos de l’intermunicipalité, ce qui nous permet de définir quelques variables importantes de ce modèle de gestion. Puis, nous décrivons de manière générale deux expériences de gestion intermunicipale de l’eau au Mexique : celle de l’organisme dénommé CAASIM, à Pachuca, Hidalgo, et celle de l’organisme appelé Interapas, à San Luis Potosí.Les variables utilisées sont : l’autonomie des organismes, la structuration de leur rapport avec d’autres acteurs importants et les difficultés auxquelles ils ont dû faire face. A partir de cette description générale, à la fin du document, nous discuterons des leçons les plus importantes que nous pouvons tirer de ces deux expériences.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| 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".