Le débat public en apprentissage—Aménagement et environnement : Regards croisés sur les expériences française et québécoise
Bibliographic record
Abstract
Le débat public en apprentissage—Aménagement et environnement : Regards croisés sur les expériences française et québécoise, Louis Simard, Laurent Lepage, Jean-Michel Fourniau, Michel Gariépy et Mario Gauthier (sous la direction de), Paris : L'Harmattan, collection Villes et entreprises, 2006, 315 pp. L'ouvrage collectif franco-québécois, Le débat public en apprentissage—Aménagement et environnement, se propose de faire un bilan des mécanismes de consultation publique au Québec et en France. Les institutions qui encadrent ces débats publics, surtout en environnement, en énergie et en construction routière, nous semblent relativement récentes, mais dans certains cas, comme dans celui du BAPE (Bureau d'audiences publiques sur l'environnement) au Québec, elles fonctionnent depuis maintenant plusieurs décennies, et l'heure est donc aux bilans. Ou, comme le soulignent des contributeurs français, on est prêt à un “ débat sur le débat ”. Pour dresser ce bilan, on a eu la bonne idée de faire appel à des praticiens et à des universitaires, et ce, des deux côtés de l'Atlantique. Le résultat est un volume riche en pistes et en idées dont l'intégration est cependant laissée au soin des lecteurs.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.026 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".