Bibliographic record
Abstract
A l'heure d'un développement touristique allant en augmentation constante, les parcs nationaux se retrouvent de plus en plus fortement menacés dans leur intégrité écologique. Les parcs sont sous tension ! Le cas de Parcs Canada, dénoncé publiquement au cours des dernières années, constitue un exemple de ce danger potentiel. Pourtant Parcs Canada a intégré précocement la dimension publique et la sphère sociale au sein du processus de création des parcs nationaux par le biais des consultations publiques. L'analyse de la situation tend plutôt à démontrer que cette pratique ne suffit plus et qu'une nouvelle forme de concertation doit s'intégrer en filigrane tout au long des chapitres où se trament les multiples facettes de cette histoire. Au travers des vicissitudes du réseau pancanadien et de l'approche préconisée au parc marin Saguenay-Saint-Laurent, une évolution se dessine. Si la création d'un parc national suit une procédure, la légitimité du projet passe dorénavant par un processus de démocratisation où les acteurs du projet et de son développement, tout comme ceux à qui sont destinés ces parcs, sont tous appelés à participer.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.015 |
| Research integrity | 0.005 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.075 | 0.009 |
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".