Vers une gestion durable et intégrée des eaux pluviales : Application des propositions d’action publique au Québec
Bibliographic record
Abstract
Le rejet non contrôlé des eaux pluviales est une importante cause de la dégradation de la qualité de l’environnement, notamment au niveau de la nappe phréatique, des milieux récepteurs et des habitations. L’analyse de l’état actuel de la gestion des eaux pluviales au Québec montre l’existence de certaines lacunes dans la conception des réseaux de drainage urbain, avec des exigences et des attentes de plus en plus larges de la part des citoyens ainsi que des nouveaux défis associés au développement durable. Il devient donc urgent de mettre en place une nouvelle approche pour gérer de manière durable et intégrée la question du drainage urbain dans le contexte spécifique québécois. Le présent article offre une revue succincte de la littérature, une analyse exhaustive des pratiques de gestion optimale (PGO) applicables pour le Québec et une stratégie de contrôle des volumes de ruissellement des eaux pluviales. Il décrit huit propositions d’action publique élaborées pour une gestion durable et intégrée de ces eaux au Québec. Une démarche méthodologique sommaire en neuf étapes y est également présentée pour aider les acteurs du milieu à appliquer les propositions suggérées.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".