Aide au processus décisionnel pour la gestion par bassin versant au Québec : étude de cas et principaux enjeux
Bibliographic record
Abstract
Les conditions particulières prévalant lors de l’application d’une approche de gestion par bassin versant au Québec (Canada) font appel à de nouvelles méthodologies intégrées pour faciliter l’analyse et le partage des informations, les conditions de négociation entre les parties prenantes et la mise en oeuvre des choix d’aménagement ou de gestion retenus. Cet article met en perspective la modélisation des processus décisionnels territoriaux à l’échelle des bassins versants (BV). Il dégage certains enjeux méthodologiques se rattachant à cette problématique de gestion dans sa dimension informationnelle, dans le contexte du Québec. Il montre l’interconnexion des préoccupations décisionnelles aux conditions d’utilisation d’une plate-forme géomatique à même de modéliser de tels processus territoriaux dans le cadre d’un système intégré d’aide à la décision (SIAD). Finalement, il recommande l’évaluation de l’utilisation d’un tel système (SIAD-BV) pour faciliter l’émergence des conditions d’application de l’approche de la gestion intégrée par bassin versant au Québec, à partir des discussions réalisées avec des intervenants des bassins Chaudière et 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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".